第1关:Numpy创建数组

本教程介绍了如何使用Python的Numpy库创建多维数组。通过`arange`方法可以快速创建一维数组,而通过将多个一维数组用`numpy.array`组合,可以构建二维数组。此外,还展示了如何复制Numpy数组以及如何编写函数来根据给定尺寸创建多维数组。

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任务描述
本关的小目标是,使用 Numpy 创建一个多维数组。
相关知识
在 Python 中创建数组有许多的方法,这里我们使用 Numpy 中的arange方法快速的新建一个数组:

import numpy as np  
a = np.arange(5)  

其中import numpy as np是指引入Numpy这个库,并取别名为np。之所以取别名,是为了代码编写的方便。a=np.arange(5)是指将数值0 1 2 3 4赋值给a这个变量,这样我们就快速的创建了一个一维数组。
创建多维数组的方法是:

import numpy as np  
b = np.array([n
### Numpy 进阶使用教程及答案 #### NumPy进阶修炼概述 NumPy作为Python科学计算的基础库,提供了多维数组对象以及各种派生对象(如掩码数组和矩阵),并且支持大量的维度数组与矩阵运算功能。对于希望深入了解NumPy的开发者来说,掌握其高级特性至重要。 #### 基础操作复习 尽管基础操作看似简单,但对于巩固理解非常重要。建议通过实际编写代码来熟悉这些基本概念[^1]: ```python import numpy as np # 创建一维数组 arr = np.array([1, 2, 3]) # 查看数组形状 print(f"Array Shape: {arr.shape}") # 访问特定位置元素 element = arr[0] # 修改指定索引处的值 arr[0] = 5 ``` #### 高效处理数据的优势 相比于标准Python列表,在处理大规模数值型数据集时,NumPy能够提供显著性能提升。这得益于内部实现方式上的优化——不仅减少了所需的存储空间,而且针对常见数学运算进行了专门设计以提高效率[^2]: - **内存占用更低** - **内置高效算法** #### 利用Numba加速计算 为了进一步增强程序运行速度,可以考虑引入第三方工具如Numba。该库允许将部分Python代码编译成机器指令从而绕过解释器开销;特别是当设置`nopython=True`参数后,可获得最佳效果[^3]. ```python from numba import njit @njit def fast_sum(array): total = 0.0 for value in array: total += value return total ``` #### 实用函数介绍 除了上述内容外,还有一些实用性强的功能值得学习。例如`np.full_like()`用于创建一个具有相同大小的新数组,并填充给定值[^4]。 ```python original_array = np.arange(6).reshape((2, 3)) filled_array = np.full_like(original_array, fill_value=-9) print("Original Array:") print(original_array) print("\nFilled Array with -9:") print(filled_array) ```
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