Numpy 入门宝典：从零基础到应用实战

后端

2022-12-04 13:27:22

Numpy：数据分析和科学计算的强大工具

简介

Python 的 Numpy 库是数据科学家和科学研究人员不可或缺的工具。它提供了一系列强大而易于使用的功能，可让您轻松地处理和分析多维数组。本博客将全面介绍 Numpy，从基础到高级用法，帮助您充分利用这一功能强大的库。

Numpy 常用函数

Numpy 提供了一组丰富的常用函数，用于执行常见的数据操作。这些函数包括：

创建数组： np.array()
数组形状： np.shape()
数组大小： np.size()
数组类型： np.dtype()
元素访问： np.index()
切片： np.s_()
连接： np.concatenate()
分割： np.split()
排序： np.sort()
求和： np.sum()
求均值： np.mean()
求最大值： np.max()
求最小值： np.min()

Numpy 通用函数

通用函数对数组中的元素逐一执行操作。它们非常适合并行处理大数据集。一些常见的通用函数包括：

数学运算： np.add(), np.subtract(), np.multiply(), np.divide(), np.power()
三角函数： np.sin(), np.cos(), np.tan()
指数函数： np.exp(), np.log()
比较运算： np.equal(), np.not_equal(), np.greater(), np.less()
布尔运算： np.logical_and(), np.logical_or(), np.logical_not()

Numpy 数据保存和加载

Numpy 提供了多种方法来保存和加载数组数据：

使用 np.save() 和 np.load()： 保存和加载数组
使用 np.savetxt() 和 np.loadtxt()： 将数组保存为文本文件并加载
使用 np.savez() 和 np.load()： 将数组保存为压缩文件并加载

Numpy 应用实战

Numpy 在数据分析和科学计算中有着广泛的应用，包括：

数据清洗和预处理
特征工程
模型训练和评估
科学计算
图像处理
自然语言处理

代码示例

# 创建一个数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 获取数组形状
print("数组形状：", np.shape(arr))

# 对数组元素进行求和
print("数组元素求和：", np.sum(arr))

# 对数组元素应用正弦函数
print("数组元素正弦值：", np.sin(arr))