numpy 读法是:英['nʌmpi],NumPy是Python中科学计算的基础包。
它是一个Python库,提供多维数组对象,各种派生对象(如掩码数组和矩阵),以及用于数组快速操作的各种例程,包括数学逻辑,形状操作,I / O离散傅立叶变换,随机模拟等等。
NumPy包的核心是ndarray对象。这封装了同构数据类型的n维数组,许多操作在编译代码中执行以提高性能。
NumPy数组和标准Python序列之间有几个重要的区别:
1、NumPy数组在创建时具有固定大小,与Python列表(可以动态增长)不同。更改ndarray的大小将创建一个新数组并删除原始数组。
2、NumPy数组中的元素都需要具有相同的数据类型,因此在内存中的大小相同。例外:可以有(Python,包括NumPy)对象的数组,从而允许不同大小的元素的数组。
3、NumPy数组有助于对大量数据进行高级数学和其他类型的操作。通常,与使用Python的内置序列相比,这些操作的执行效率更高,代码更少。
4、越来越多的基于Python的科学和数学软件包正在使用NumPy数组;虽然这些通常支持Python序列输入,但它们在处理之前将这些输入转换为NumPy数组,并且它们通常输出NumPy数组。
NumPy 是一个 Python 包。 它代表 “Numeric Python”。 它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库。
NumPy 支持比 Python 更多种类的数值类型。 下表显示了 NumPy 中定义的不同标量数据类型。
[('age', 'i1')]
[10 20 30]
[('abc', 21, 50.0), ('xyz', 18, 75.0)]
每个内建类型都有一个唯一定义它的字符代码:
[[1, 2] [3, 4] [5, 6]]
[[[ 0, 1, 2] [ 3, 4, 5] [ 6, 7, 8] [ 9, 10, 11]] [[12, 13, 14] [15, 16, 17] [18, 19, 20] [21, 22, 23]]]
[1 2 3]
[1 2 3]
[(1, 2, 3) (4, 5)]
原始数组是: [[ 0 5 10 15] [20 25 30 35] [40 45 50 55]]
修改后的数组是: 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55
原始数组是: [[ 0 5 10 15] [20 25 30 35] [40 45 50 55]]
原始数组的转置是: [[ 0 20 40] [ 5 25 45] [10 30 50] [15 35 55]]
修改后的数组是: 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55
C风格是横着顺序
F风格是竖着的顺序
原始数组是: [[ 0 5 10 15] [20 25 30 35] [40 45 50 55]]
修改后的数组是: [[ 0 10 20 30] [ 40 50 60 70] [ 80 90 100 110]]
第一个数组: [[ 0 5 10 15] [20 25 30 35] [40 45 50 55]]
第二个数组: [1 2 3 4]
修改后的数组是: 0:1 5:2 10:3 15:4 20:1 25:2 30:3 35:4 40:1 45:2 50:3 55:4
原始数组: [[0 1 2 3] [4 5 6 7]]
调用 flat 函数之后: 5
原数组: [[0 1 2 3] [4 5 6 7]]
展开的数组:默认是A [0 1 2 3 4 5 6 7]
以 F 风格顺序展开的数组: [0 4 1 5 2 6 3 7]
原数组: [[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11]]
转置数组: [[ 0 4 8] [ 1 5 9] [ 2 6 10] [ 3 7 11]]
如果你已经装有 Anaconda,那么你可以使用以下命令通过终端或命令提示符安装 NumPy:
conda install numpy
如果你没有 Anaconda,那么你可以使用以下命令从终端上安装 NumPy:
pip install numpy
安装好 NumPy 后,你就可以启动 Jupyter notebook 开始学习了。接下来从 NumPy 数组开始
就好比一个矩阵
numpy.empty 方法用来创建一个指定形状(shape)、数据类型(dtype)且未初始化的数组:
参数说明:
参数 描述
shape 数组形状
dtype数据类型,可选
order有"C"和"F"两个选项,分别代表,行优先和列优先,在计算机内存中的存储元素的顺序。
举例
输出结果
创建指定大小的数组,数组元素以 0 来填充:
举例
结果输出
创建指定形状的数组,数组元素以 1 来填充:
举例
同样是类型,但是注意这个和上边的区别,一个是数组的形式,一个是矩阵的形式。