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本文是一篇深入讲解Python科学计算库Numpy的教程，包括Numpy的安装、库介绍、数组操作、性能优势、数组属性、广播机制、形状操作、索引、文件操作、NAN和INF处理、随机数生成等内容，适合Python初学者和进阶者学习掌握高效数值计算技巧。
Python之numpy详细教程
- 前言
- Numpy库介绍
- NumPy数组基本用法
- Numpy数组操作
- Numpy数组操作
- 深拷贝和浅拷贝
- 文件操作
- CSV文件操作：
- NAN和INF值处理
- np.random模块
- Axis理解
- 通用函数
- Numpy练习题
-
- 一、查看Numpy的版本号：
- 二、如何创建一个所有值都是False的布尔类型的数组：
- 三、将一个有10个数的数组的形状进行转换：
- 四、将数组中所有偶数都替换成0（改变原来数组和不改变原来数组两种方式实现）：
- 五、创建一个一维且有10个数的数组，元素是从`0-1`之间，但是不包含0和1：
- 六、求以下数组大于等于5并且小于等于10的数组：
- 七、将一个二维数组的行和列分别进行逆向：
- 八、如何将科学计数法转换为浮点类型打印：
- 九、获取一个数组中唯一的元素：
- 十、获取一个数组中唯一的元素个数的排行：
- 十一、如何找到数组中每行的最大值：
- 十二、如何按照行求最小值与最大值相除的结果：
- 十三、判断两个数组是否完全相等：
- 十四、设置一个数组不能修改值：
- 十五、找到数组中离某个元素的最近的值：
前言
Numpy(Numerical Python的简称)是一个专门用来做科学计算的库，主要用在多维数组（矩阵）方面的处理。
因为Numpy底层是用C语言开发的，所以他在处理一些多维数组（矩阵）的时候，比原生Python的列表快得很多。
Numpy是个基础的科学计算库，Python其余的科学计算扩展大部分都是以此为基础。
安装：
进入到你自己的环境中，然后输入conda install numpy即可安装。安装完成后，以后在pycharm中使用的时候如果出现以下错误：
那么需要把Anaconda的安装路径添加到PATH的环境变量中。比如我是把Anaconda安装在D:\ProgramApp\Anaconda，那么需要添加以下三个环境变量：
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