Python:Numpy库的使用

本文介绍了Python中Numpy库的基础知识,包括ndarray数组的定义、创建、属性查看、形态操作、索引切片以及丰富的运算函数。Numpy作为科学计算的核心库,提供了高效的多维数据处理和强大的算术运算功能。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Numpy库的使用

  要点:numpy是用于处理含有同种元素的多维数组运算的第三方库。

1.numpy库概述

  Python标准库中提供了一个array类型,用于保存数组类型数据,然而这个类型不支持多维数据,处理函数也不够丰富,不适合数值运算。因此,Python语言的第三方库numpy得到了迅速发展,至今,numpy已经成为了科学计算事实上的标准库。
  numpy库处理的最基础数据类型是由同种元素构成的多维数组(ndarray),简称“数组”。数组中所有元素的类型必须相同,数组中元素可以用整数索引,序号从0开始。ndarray类型的维度(dimensions)叫做轴(axes),轴的个数叫做秩(rank)。
  一维数组的秩为1,二维数组的秩为2,二维数组相当于由两个一维数组构成。
  由于numpy库中函数较多且命名容易与常用命名混淆,建议采用如下方式引用numpy库:

>>
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

衍生星球

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值