python扩展库numpy入门教程-猿码集

1. 什么是numpy

NumPy是Python的一个扩展库，它提供了高性能的多维数组对象以及用于处理数组的各种函数。NumPy是使用C语言编写的，因此它的运行速度非常快。

2. 安装NumPy

在安装NumPy之前，确保已经安装了Python。可以使用pip来安装NumPy，打开终端或命令提示符并输入以下命令：

pip install numpy

3. 创建NumPy数组

NumPy数组是一个由相同数据类型的元素组成的多维数组。可以使用NumPy的array函数来创建数组。

3.1 使用列表创建数组


    import numpy as np
    
    # 创建一维数组
    arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
    
    # 创建二维数组
    arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

Numpy数组和Python列表之间的主要区别在于数学运算方面。NumPy数组可以进行数学运算，而Python列表不能。

4. 运算

4.1 数组与标量的运算

可以对NumPy数组中的每个元素进行标量运算。例如，对数组中的每个元素进行加法：


    import numpy as np
    
    arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
    
    result = arr + 1

这样会将数组中的每个元素加1。

4.2 数组与数组的运算

两个形状相同的数组可以进行逐元素的运算，例如加法、减法、乘法和除法。


    import numpy as np
    
    arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
    arr2 = np.array([6, 7, 8, 9, 10])
    
    result = arr1 + arr2

这样会将数组arr1和数组arr2的对应元素进行相加。

5. 重要属性和函数

5.1 属性

NumPy数组有几个重要的属性，例如shape、dtype和size。

shape属性用于获取数组的维度信息：


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

这将输出数组的形状，即(2, 3)，表示数组有两行三列。

dtype属性用于获取数组中元素的数据类型：


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

这将输出数组元素的数据类型，即int64。

size属性用于获取数组中元素的总数：


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

这将输出数组中元素的总数，即6。

5.2 函数

NumPy提供了各种函数来处理数组。其中一些常用的函数包括：

mean：计算数组的平均值。

sum：计算数组的总和。

max：找到数组中的最大值。

min：找到数组中的最小值。

可以通过调用这些函数并传递数组作为参数来使用它们。


    import numpy as np
    
    arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
    
    print(np.mean(arr))
    print(np.sum(arr))
    print(np.max(arr))
    print(np.min(arr))

这将输出数组的平均值、总和、最大值和最小值。

6. 总结

本文介绍了NumPy的基本概念和使用方法。通过学习NumPy可以更高效地处理数组，并进行各种数学运算。同时，NumPy还提供了许多有用的属性和函数，可以方便地对数组进行操作和分析。

使用NumPy库需要熟悉其常用的函数和属性，才能更好地利用它的优势。希望本文对初学者能够提供帮助，引导大家了解和学习NumPy。

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