行到列: Python NumPy

如果你是一位Python程序员，你肯定听说过NumPy。这是一个Python科学计算库，让你可以更加快速、更加有效地处理大规模的数组。

数组操作

NumPy最基本的操作就是数组操作。你可以使用NumPy来创建、合并、重塑、切片和索引多维数组。

import numpy as np

# 1D数组创建
a = np.array([0, 1, 2, 3, 4])

# 2D数组创建
b = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]])

# 重塑数组
c = b.reshape((3, 2))

# 索引数组
d = c[1, 1]

数组运算

除了常见的数组操作外，NumPy还提供了丰富的数组运算。你可以进行简单的加减乘除、矩阵乘法、元素级别的运算、逻辑运算等等。

import numpy as np

# 加、减、乘、除操作
a = np.array([0, 1, 2, 3, 4])
b = np.array([5, 6, 7, 8, 9])
c = a + b
d = a - b
e = a * b
f = a / b

# 矩阵乘法
g = np.dot(a, b)

# 元素级别的运算
h = np.exp(a)
i = np.log(b)

# 逻辑运算
j = a > 2
k = b == a

数组函数

除了数组操作和数组运算外，NumPy还提供了丰富的数组函数。比如，你可以对数组进行聚合操作、统计操作、排序操作、线性代数操作等等。

import numpy as np

# 聚合操作
a = np.array([0, 1, 2, 3, 4])
b = np.sum(a)
c = np.min(a)
d = np.max(a)
e = np.mean(a)

# 统计操作
f = np.std(a)
g = np.var(a)
h = np.median(a)

# 排序操作
i = np.sort(a)
j = np.argsort(a)

# 线性代数操作
k = np.linalg.det(a)
l = np.linalg.inv(a)
m = np.linalg.eig(a)
n = np.linalg.solve(a, b)

总结

NumPy是Python程序员必学的一个科学计算库，不仅仅可以提高数组运算的效率和速度，更可以提高代码的可读性和可维护性。如果你对NumPy不熟悉，赶紧行到列，学习它吧！