NumPy - 现有数据数组

NumPy（Numerical Python的缩写）是一个用Python编写的功能强大的开源数值计算库，它为Python提供了高效的多维数组对象和各种用于操作数组的工具。NumPy是Python科学计算的基础，许多其他的科学计算库都以NumPy数组为数据交换的格式。

特性

• 强大的N维数组对象
• 广播功能函数
• 整合C/C++/Fortran代码的工具
• 线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能

安装

要安装NumPy，可以使用以下命令：

pip install numpy

确保你已经安装了Python和pip工具。

使用

导入NumPy模块：

import numpy as np

创建数组

使用numpy.array函数可以创建一个NumPy数组：

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr)

输出：

[1 2 3 4 5]

多维数组

NumPy数组可以是多维的。可以使用numpy.array函数创建多维数组：

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr)

输出：

[[1 2 3]
 [4 5 6]]

数组操作

NumPy提供了许多用于操作数组的函数和方法。以下是一些常用的操作：

• 访问数组元素：使用索引访问数组元素，NumPy数组的索引从0开始。
• 切片数组：使用切片操作可以获取数组的子集。
• 更改数组形状：通过修改数组的形状，可以改变数组的维度。
• 合并数组：可以使用numpy.concatenate、numpy.vstack和numpy.hstack函数合并多个数组。
• 数组元素的运算：NumPy数组支持各种数学运算和函数。

广播

广播是NumPy数组的一个强大功能，它可以在执行算术运算时扩展数组的形状。例如，可以将一个较小的数组与一个较大的数组相加，而不需要显式地复制较小的数组。

arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([[4, 5, 6], [7, 8, 9]])

result = arr1 + arr2
print(result)

输出：

[[ 5  7  9]
 [ 8 10 12]]

数组的数学运算

NumPy提供了许多数学函数和运算符，用于操作数组中的元素。以下是一些常用的数学运算：

• 加法：numpy.add
• 减法：numpy.subtract
• 乘法：numpy.multiply
• 除法：numpy.divide
• 平方根：numpy.sqrt
• 指数函数：numpy.exp
• 对数函数：numpy.log
• 正弦函数：numpy.sin
• 余弦函数：numpy.cos
• 等等...

总结

NumPy是一个功能强大的数值计算库，它提供了高效的多维数组对象和各种用于操作数组的工具。通过NumPy，您可以轻松地进行数学计算、数组操作和广播等操作。它是Python科学计算的基础，值得每个程序员掌握。希望这篇介绍能够帮助你快速入门NumPy！