Python基础 Numpy菜鸟教程

NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。

NumPy 的前身 Numeric 最早是由 Jim Hugunin 与其它协作者共同开发，2005 年，Travis Oliphant 在 Numeric 中结合了另一个同性质的程序库 Numarray 的特色，并加入了其它扩展而开发了 NumPy。NumPy 为开放源代码并且由许多协作者共同维护开发。

NumPy 是一个运行速度非常快的数学库，主要用于数组计算，包含：

• 一个强大的N维数组对象 ndarray
• 广播功能函数
• 整合 C/C++/Fortran 代码的工具
• 线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能

使用 pip 安装 ：

pip3 install --user numpy scipy matplotlib

--user 选项可以设置只安装在当前的用户下，而不是写入到系统目录。

默认情况使用国外线路，国外太慢，我们使用清华的镜像就可以:

pip3 install numpy scipy matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

安装验证 ：

>>> from numpy import *
>>> eye(4)
array([[1., 0., 0., 0.],
       [0., 1., 0., 0.],
       [0., 0., 1., 0.],
       [0., 0., 0., 1.]])

NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray，它是一系列同类型数据的集合，以 0 下标为开始进行集合中元素的索引。

ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组。

ndarray 中的每个元素在内存中都有相同存储大小的区域。

ndarray 内部由以下内容组成：

• 一个指向数据（内存或内存映射文件中的一块数据）的指针。

• 数据类型或 dtype，描述在数组中的固定大小值的格子。

• 一个表示数组形状（shape）的元组，表示各维度大小的元组。

• 一个跨度元组（stride），其中的整数指的是为了前进到当前维度下一个元素需要"跨过"的字节数。

numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0)

 

实例 1

import numpy as np 
a = np.array([1,2,3]) 
print (a)

实例 2

# 多于一个维度 
import numpy as np 
a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) 
print (a)

实例 3

# 最小维度 
import numpy as np 
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5], ndmin = 2) 
print (a)

实例 4

# dtype 参数 
import numpy as np 
a = np.array([1, 2, 3], dtype = complex) 
print (a)

 NumPy 数据类型

 

 数据类型对象 (dtype)

numpy.dtype(object, align, copy)

• object - 要转换为的数据类型对象
• align - 如果为 true，填充字段使其类似 C 的结构体。
• copy - 复制 dtype 对象 ，如果为 false，则是对内置数据类型对象的引用

实例 1

import numpy as np 
# 使用标量类型 
dt = np.dtype(np.int32) 
print(dt)

实例 2

import numpy as np 
# int8, int16, int32, int64 四种数据类型可以使用字符串 'i1'