学会使用 NumPy：基础、随机、ufunc 和练习测试

NumPy

NumPy 是一个用于处理数组的 Python 库。它代表“Numerical Python”。

基本

随机

ufunc

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NumPy 练习

练习：

请插入创建 NumPy 数组的正确方法。

arr = np.

([1, 2, 3, 4, 5])

示例

创建 NumPy 数组：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

print(arr)

print(type(arr))

输出：

[1 2 3 4 5]

<class 'numpy.ndarray'>

NumPy 简介

什么是 NumPy？

NumPy 是一个用于处理数组的 Python 库。它代表“Numerical Python”。它提供了一个称为 ndarray 的多维数组对象，以及用于操作这些数组的高效函数。NumPy 还提供了用于线性代数、傅里叶变换和矩阵领域的函数。

NumPy 由 Travis Oliphant 于 2005 年创建，是一个开源项目，可以免费使用。

为什么使用 NumPy？

在 Python 中，我们有列表来实现数组的功能，但是它们处理起来速度较慢。NumPy 旨在提供一个比传统 Python 列表快 50 倍的数组对象。NumPy 中的数组对象称为 ndarray，它提供了许多支持函数，使得与 ndarray 的操作非常简单。

在数据科学中，数组被非常频繁地使用，速度和资源非常重要。

数据科学：是计算机科学的一个分支，研究如何存储、使用和分析数据以从中获得信息。

为什么 NumPy 比列表快？

NumPy 数组在内存中是连续存储的，而不像列表那样存储不连续，因此进程可以非常高效地访问和操作它们。这种行为在计算机科学中称为局部性引用。

这就是 NumPy 比列表更快的主要原因。此外，它还经过优化以与最新的 CPU 架构配合工作。

NumPy 是用哪种语言编写的？

NumPy 是一个 Python 库，部分是用 Python 编写的，但大多数需要快速计算的部分是用 C 或 C++ 编写的。

NumPy 入门

安装 NumPy

如果您已经安装了 Python 和 PIP，则安装 NumPy 非常简单。

使用以下命令进行安装：

C:\Users\Your Name>pip install numpy

如果此命令失败，则可以使用已经安装了 NumPy 的 Python 发行版，如 Anaconda、Spyder 等。

导入 NumPy

一旦安装了 NumPy，通过添加 import 关键字将其导入到您的应用程序中：

import numpy

现在 NumPy 已经被导入并且可以使用了。

示例：

import numpy

arr = numpy.array([1, 2, 3, 4, 5])

print(arr)

NumPy 的别名 `np`

通常，NumPy 被导入时会使用 np 别名。

别名：在 Python 中，别名是指同一个东西的另一个名称。

可以使用 as 关键字在导入时创建别名：

import numpy as np

现在可以使用 np 来引用 NumPy 包，而不是使用 numpy。

示例

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

print(arr)

检查 NumPy 版本

NumPy 版本信息存储在 __version__ 属性中。

示例

import numpy as np

print(np.__version__)

最后

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