一、简单介绍
NumPy是Python的一个矩阵类型,提供了大量矩阵处理的函数。它是一个使运算更容易,执行更迅速的库,因为它的内部运算是通过C语言而不是Python实现的。尽管声称是一个关于矩阵的库,但是NumPy实际上包含了两种基本的数据类型:数组和矩阵。两者在处理上稍有不同。在使用标准的Python时,处理这两种数据类型均需要使用循环语句,但是在NumPy时可以省去这些语句。
二、NumPy中的数组
from numpy import array
#构建数组
mm=array((1,1,1))
pp=array((1,2,3))
#数组预算
pp+mm
pp*2
pp**2
#访问元素
pp[1]
#多维数组及访问
jj=array([[1,2,3],[1,1,1]])
jj[0]
jj[0][1]
jj[0,1]
#两个数组相乘,会将两个数组中的元素对应相乘
a1=array([1,2,3])
a2=array([0.3,0.2,0.3])
a1*a2
三、NumPy中的矩阵
from numpy import mat,matrix
ss=mat([1,2,3]) #mat是matrix的缩写,两者等同
#访问元素
ss[0,1]
#把python列表转化成numpy矩阵
pyList=[5,11,1605]
mat(pyList)
ss.T #矩阵转置
四、NumPy中其他函数
from numpy import shape,multiply
shape(ss) # 查看矩阵维数
a=([1,2,3])
b=([4,5,6])
multiply(a,b) # 矩阵对应元素相乘
本文介绍了Python中的NumPy库,详细讲解了如何使用NumPy进行数组和矩阵操作,包括数组的创建、运算、索引和切片,以及矩阵的创建、转置等。还介绍了NumPy中的其他常用函数。
484

被折叠的 条评论
为什么被折叠?



