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- Numpy
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- 1.Numpy是什么?
- NumPy(Numerical Python的缩写)是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵。 NumPy包含很多实用的数学函数,涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。
- 这个库的前身是1995年就开始开发的一个用于数组运算的库。经过了长时间的发展,基本上成了绝大部分Python科学计算的基础包,当然也包括所有提供Python接口的深度学习框架。
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- 2.为什么使用Numpy?
- a)便捷:
- 对于同样的数值计算任务,使用NumPy要比直接编写Python代码便捷得多。这是因为NumPy能够直接对数组和矩阵进行操作,可以省略很多循环语句,其众多的数学函数也会让编写代码的工作轻松许多。
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- b)性能:
- NumPy中数组的存储效率和输入输出性能均远远优于Python中等价的基本数据结构(如嵌套的list容器)。其能够提升的性能是与数组中元素的数目成比例的。对于大型数组的运算,使用NumPy的确很有优势。对于TB级的大文件,NumPy使用内存映射文件来处理,以达到最优的数据读写性能。
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- c)高效:
- NumPy的大部分代码都是用C语言写成的,这使得NumPy比纯Python代码高效得多。
- 当然,NumPy也有其不足之处,由于NumPy使用内存映射文件以达到最优的数据读写性能,而内存的大小限制了其对TB级大文件的处理;此外,NumPy数组的通用性不及Python提供的list容器。因此,在科学计算之外的领域,NumPy的优势也就不那么明显。
- 3.Numpy的安装:
- (1)官网安装。http://www.numpy.org/。
- (2)pip 安装。pip install numpy。
- (3)LFD安装,针对windows用户http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/。
- (4)Anaconda安装(推荐),Anaconda里面集成了很多关于python科学计算的第三方库,主要是安装方便。下载地址:https://www.anaconda.com/download/。
- 4.numpy 基础:
- NumPy的主要对象是同种元素的多维数组。这是一个所有的元素都是一种类型。在NumPy中维度(dimensions)叫做轴(axes),轴的个数叫做秩(rank)。NumPy的数组类被称
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