Numpy快速入门
一、关于Numpy
Numpy是Python第一个矩阵类型,提供了大量矩阵处理的函数。非正式地来说,它是一个使运算更easy,执行速度更快的库,因为它的内部运算是通过C语言实现的。
numpy包含了两种基本的数据类型:矩阵和数组。二者在处理上稍有不同,如果你熟悉MATLAB的话,矩阵的处理不是难事。在使用标准的Python时,处理这两种数据类型都需要循环,而在numpy中则可以省略这些语句。
二、简单使用数组Array
处理数组的一些例子:
>>> from numpy import array
>>> mm = array((1,1,1))
>>> nn = array((1,2,3))
>>> mm + nn
array([2, 3, 4])
而如果只用Python常规处理的话,上述过程则必须使用for循环。
对每个元素乘以2:
>>> mm * 2
array([2, 2, 2])
对每个元素平方:
>>> nn ** 2
array([1, 4, 9])
可以像访问列表易于访问数组里的元素:
>>> nn[1]
2
Numpy也支持多维数组:
>>> jj = array([[1,2,3],[1,1,1]])
>>> jj
array([[1, 2, 3],
[1, 1, 1]])
多维数组中的元素也可以像列表一样访问:
>>> jj[0]
array([1, 2, 3])
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