NumPy总结

最新推荐文章于 2025-09-12 15:58:40 发布

转载最新推荐文章于 2025-09-12 15:58:40 发布 · 67 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

原文链接：http://blog.51cto.com/13185402/2048543

文章标签：

#python

NumPy 是一个开源的 Python 科学计算包，提供快速且节省空间的多维数组(ndarray)，支持矢量算术运算及复杂广播能力。本文介绍 ndarray 的创建方式、属性、数组操作等，并涵盖标准数学函数、线性代数、傅里叶变换和随机数生成等功能。

NumPy：Numerical Python 是开源的数值计算扩展，一个用python实现的科学计算包，主要包括：一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组，称为ndarray.
用于对整数数据进行快速运算的标准数学函数：ufunc
实用的线性代数，傅里叶变换和随机数生成函数。
一般使用import numpy as np 导入模块
ndarray:N维数组
一种由相同类型的元素组成的多维数组，元素数量是实现给定好。
ndarray创建
可以通过numpy模块中的常用的几个函数进行创建ndarray多维数组对象：
array函数：接收一个普通的python序列，将其转换为ndarray
zeros函数 ones函数 empty函数 aeange函数 linspace函数 logspace函数
numpy.random.random()
ndarray属性: dtype,shape,size,ndim
ndarray中元素数据类型可以astype,dtype=
ndarray修改形状：reshape,shape
ndarray数组与标量、数组之间的运算是元素级操作
数组的矩阵积：arr.dot(arr1),np.dot(arr,arr1)
多维数组的索引、切片、布尔类型索引，花式索引
数组转置transpose,T
通用函数/常用函数（一元函数，二元函数）
聚合函数 axis=0表示列，axis=1表示行
np.where函数 np.unique函数