Python科学计算库NumPy基础操作

最新推荐文章于 2023-03-28 22:26:21 发布

birdlove1987

最新推荐文章于 2023-03-28 22:26:21 发布

阅读量1.4k

点赞数 2

分类专栏： Python第三方库 python第三方库文章标签： python numpy 数值计算

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhurui_idea/article/details/55511301

版权

NumPy是Python的科学计算基础包，提供强大的N维数组对象和广播功能。本文介绍了NumPy的基本操作，包括数组创建、初始化、矩阵运算、随机数生成、索引、排序、矩阵控制及分割等，展现了其在数据处理中的高效性。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

NumPy是什么？能吃吗？好吃吗？

。。。吃货总是把问题想的这么简单。。。

来看看NumPy在官网上是怎么定义自己的吧。。

NumPy is the fundamental package for scientific computing with Python. It contains among other things:

1.a powerful N-dimensional array object
2.sophisticated (broadcasting) functions
3.tools for integrating C/C++ and Fortran code
4.useful linear algebra, Fourier transform, and random number capabilities

Besides its obvious scientific uses, NumPy can also be used as an efficient multi-dimensional container of generic data. Arbitrary data-types can be defined. This allows NumPy to seamlessly and speedily integrate with a wide variety of databases.

看到了把，翻译成中文就是在数据处理方面屌得很。。

下面来看看具体的基本操作吧：

1.导入NumpPy这个库(安装的话，在之前的blog中已经介绍过啦)，并将其简写方便使用：

import numpy as np

2.Python自定义的数组并不是严格意义上的矩阵，我们可以使用np将其转换成np自己的矩阵类型

array00 = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print(array00)

3.查看矩阵的维数，矩阵的形式，矩阵中元素的个数

print 'number of dim:',array00.ndim
print 'shape:',array00.shape
print 'size',array00.size

4.设置输出类型

array01 = np.array([1,2,3],dtype=np.int)
print(array01.dtype)

最低0.47元/天解锁文章