Numpy快速入门

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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