实验一、数据处理之Numpy

本文是一篇关于Numpy数据处理的实验报告,旨在了解和掌握Numpy库的基本功能和数组操作,包括创建不同类型的数组、查看数组属性、维度操作、数组合并与拆分、四则运算、数组函数应用,以及实验总结。

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实验一、数据处理之Numpy

一、实验目的

1. 了解numpy库的基本功能

2. 掌握Numpy库的对数组的操作与运算

二、实验工具:

1. Anaconda

2. Numpy

三、Numpy简介

Numpy 的英文全称为 Numerical Python,指Python 面向数值计算的第三方库。Numpy 的特点在于,针对 Python 内建的数组类型做了扩充,支持更高维度的数组和矩阵运算,以及更丰富的数学函数。Numpy 是 Scipy.org 中最重要的库之一,它同时也被 Pandas,Matplotlib 等我们熟知的第三方库作为核心计算库。
NumPy(Numeric Python)提供了许多高级的数值编程工具,如:矩阵数据类型、矢量处理,以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。多为很多大型金融公司使用,以及核心的科学计算组织如:Lawrence Livermore,NASA用其处理一些本来使用C++,Fortran或Matlab等所做的任务。
Numpy包括了:1、一个强大的N维数组对象Array;2、比较成熟的(广播)函数库;3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包;4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。Numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便。

四、实验内容

1. 数组的创建(创建全0数组,全1数组,随机数数组)

np.zeros((2,3))
np.ones((3,4))
np.random.randint(0,10,(3,2))

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