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NumPy：基础知识与应用

见解分享

NumPy 是 Python 中用于科学计算的基本包。它提供了一个高效的多维数组对象，以及用于处理数组的大量函数。NumPy 是许多其他科学计算包的基础，如 SciPy、Scikit-learn 和 Pandas。

NumPy 的优点

  • 速度 ：NumPy 的数组比 Python 的列表要快得多，因为它们是使用 C 语言编写的。这使得 NumPy 非常适合用于需要快速计算的应用程序，如科学计算、数据分析和机器学习。
  • 灵活性 ：NumPy 的数组可以有多个维度，这使得它们非常适合用于表示复杂的数据结构，如图像、视频和音频。
  • 易用性 ：NumPy 提供了一个简单易用的 API，使得即使是初学者也可以轻松地使用它。

NumPy 的基础知识

NumPy 数组是 Python 中的一种数据类型，它可以存储数字、字符串或其他数据类型的值。NumPy 数组是多维的，这意味着它们可以有多个维度，如行和列。

要创建一个 NumPy 数组，可以使用 numpy.array() 函数。该函数接受一个列表或元组作为参数，并返回一个 NumPy 数组。例如，以下代码创建一个包含数字 1、2 和 3 的一维数组：

import numpy as np

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

可以使用 array.shape 属性来获取数组的维度。例如，以下代码获取上面创建的数组的维度：

print(array.shape)
# (3,)

这表明该数组有一维，包含 3 个元素。

可以使用 array.dtype 属性来获取数组的元素数据类型。例如，以下代码获取上面创建的数组的元素数据类型：

print(array.dtype)
# dtype('int64')

这表明该数组的元素是 64 位整数。

NumPy 的函数

NumPy 提供了许多用于处理数组的函数。这些函数可以分为以下几类：

  • 算术运算 ：这些函数用于对数组进行算术运算，如加、减、乘和除。
  • 统计函数 ：这些函数用于计算数组的统计信息，如平均值、中位数和标准差。
  • 线性代数函数 ：这些函数用于对数组进行线性代数运算，如矩阵乘法和求逆。
  • 数据分析函数 ：这些函数用于对数组进行数据分析，如排序、过滤和分组。

NumPy 的应用

NumPy 用于各种各样的科学计算应用程序，包括：

  • 数据分析 ：NumPy 可用于加载、清理和分析数据。
  • 机器学习 ：NumPy 可用于构建和训练机器学习模型。
  • 科学计算 ：NumPy 可用于解决各种科学问题，如求解微分方程和模拟物理系统。

NumPy 的学习资源

有许多资源可以帮助您学习 NumPy。以下是一些推荐的资源：

结论

NumPy 是 Python 中用于科学计算的基本包。它提供了一个高效的多维数组对象，以及用于处理数组的大量函数。NumPy 非常适合用于需要快速计算的应用程序，如数据分析、机器学习和科学计算。