跟着AI学AI_08 NumPy 介绍

NumPy（Numerical Python）是一个用于科学计算的基础库，它为 Python 提供了支持大规模多维数组和矩阵

NumPy 介绍

NumPy（Numerical Python）是一个用于科学计算的基础库，它为 Python 提供了支持大规模多维数组和矩阵操作的功能，并包含大量的数学函数库来进行各种操作。

主要功能和特点

1. 多维数组对象（ndarray）:

   • NumPy 的核心是其强大的 ndarray 对象。与 Python 自带的列表不同，ndarray 是同质的，即数组中的所有元素类型相同，这使得其效率更高。
   • 支持多种数据类型，包括整数、浮点数、复数、布尔值等。

2. 广播（Broadcasting）:

   • 使得不同形状的数组能够一起进行数学运算。
   • 提高了代码的简洁性和执行效率。

3. 向量化操作:

   • 大多数 NumPy 操作都是对整个数组进行操作，而不是对数组中的每个元素进行操作。
   • 这使得代码更简洁，并且由于内部实现是用 C 语言编写的，所以速度更快。

4. 丰富的数学函数库:

   • 提供了丰富的数学函数库，包括基本的算术运算、统计运算、线性代数运算、傅里叶变换等。
   • 例如，numpy.linalg 模块提供了线性代数运算，numpy.fft 模块提供了傅里叶变换功能。

5. 高效的数据操作:

   • 支持高级索引和切片操作，可以方便地访问和修改数组中的数据。
   • 提供了数组形状变换、拼接、分割、重塑等操作。

6. 与其他科学计算库的兼容性:

   • NumPy 是很多其他科学计算库（如 SciPy、Pandas、Matplotlib 等）的基础库。
   • 与这些库无缝兼容，可以一起使用以进行更复杂的数据分析和可视化任务。

使用示例

下面是一些基本的 NumPy 操作示例：