1. Numpy简介
Numpy （全称 Numerical Python）是 Python 语言的一个扩充程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算。同时也针对数组运算提供大量的数学函数库。Numpy 中定义的最重要的对象是一个称为 ndarray 的 N 维数组类型。它描述相同类型的元素集合。比如说，可以是一个包含整数、浮点数或者其他任何Python对象的数组。
2. Numpy的安装与导入
2.1 安装Numpy
安装Numpy，可以使用pip命令。这里我们以windows系统为例，输入以下命令：
pip install numpy注意：在安装之前请确保你的电脑中已经安装了Python环境。
2.2 导入Numpy
安装Numpy成功后，我们可以使用以下命令导入Numpy：
import numpy as np为了方便起见，我们一般习惯将 numpy 重命名为 np ，这样在使用时可以直接输入 np ，而不必在代码中反复输入 numpy 。
3. 创建数组
3.1 一维数组
使用numpy创建一维数组，可以使用以下代码：
import numpy as np
# 创建一维数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr)
输出结果为：
[1 2 3 4 5]其中，np.array() 是 numpy 中创建数组的函数。在创建一维数组时，向该函数中传递一个列表或元组，即可创建一个一维数组。
我们还可以通过使用 dtype 参数，指定数组中元素的类型：
# 创建一维数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5], dtype='float32')
print(arr)
输出结果为：
[1. 2. 3. 4. 5.]其中，dtype 取值可以为：int、float、bool、complex 等。
3.2 二维数组
使用numpy创建二维数组，可以使用以下代码：
# 创建二维数组
arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print(arr2)
输出结果为：
[[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]
其中，向 np.array() 函数中传递一个由列表组成的列表或者元组组成的元组，就可以创建一个二维数组。
4. 数组运算
Numpy 中的数组运算是相当重要的。Numpy 中的数组支持基本的计算，例如：加、减、乘、除、对数等。
下面以加法运算为例，对运算符和函数进行讲解。
4.1 运算符
在Numpy中，加法运算符（+）可以对数组进行相加操作：
import numpy as np
# 创建数组
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
arr2 = np.array([6, 7, 8, 9, 10])
# 数组相加
arr3 = arr1 + arr2
print(arr3)
输出结果为：
[ 7 9 11 13 15]4.2 函数
在Numpy中，使用 numpy.add() 函数可以对数组进行相加操作：
import numpy as np
# 创建数组
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
arr2 = np.array([6, 7, 8, 9, 10])
# 数组相加
arr3 = np.add(arr1, arr2)
print(arr3)
输出结果为：
[ 7 9 11 13 15]5. 数组形状操作
在Numpy中，可以使用 reshape() 函数来操作数组的形状。reshape() 函数返回一个新的数组，其形状由参数中传递的形状决定。
以下代码创建了一个一维数组，并使用 reshape() 函数将其转换为二维数组：
import numpy as np
# 创建一维数组
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 将一维数组转换为二维数组
arr2 = arr1.reshape(5, 1)
print(arr2)
输出结果为：
[[1]
[2]
[3]
[4]
[5]]
6. 数组索引与切片
在Numpy中，可以使用索引和切片来访问数组中的元素。
6.1 索引
以下代码创建了一个一维数组，并使用索引访问其第三个元素：
import numpy as np
# 创建一维数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 访问第三个元素
print(arr[2])
输出结果为：
36.2 切片
以下代码创建了一个一维数组，并使用切片访问其前三个元素：
import numpy as np
# 创建一维数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 访问前三个元素
print(arr[:3])
输出结果为：
[1 2 3]7. 常用函数
Numpy 中提供了很多常用的函数，例如：对数函数、指数函数、三角函数等。
以下代码演示了使用 numpy.exp() 函数计算数组中每个元素的指数值：
import numpy as np
# 创建一维数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 计算每个元素的指数值
arr_exp = np.exp(arr)
print(arr_exp)
输出结果为：
[ 2.71828183 7.3890561 20.08553692 54.59815003 148.4131591 ]8. 总结
本文简单介绍了 Numpy 的基本用法，涵盖了数组的创建、数组元素的运算、数组形状操作、数组索引与切片以及常用函数。掌握了这些方法，可以使我们更加方便、快捷地操作数组。