Python语言不仅是一门易学易用的语言，同时也被广泛地运用在科学计算和数据分析领域。Numpy是Python语言下的一个重要的科学计算和数据分析的模块，因而成为Python的核心科学计算库。Numpy强力支持多维数组和矩阵计算，它拥有丰富的科学计算函数库用于线性代数运算、傅立叶变换和随机数生成等方面，同时也是其它重要的科学计算和数据分析库的基础。
一、快速上手
在正式开始Python的高效科学计算之前，需要先通过pip安装numpy库。
pip install numpy
安装完成后，就可以开始使用numpy库。使用import来引入numpy模块，当引入后便可使用模块内的函数和方法。
import numpy as np
Numpy中非常重要和强大的一个特性是其 ndarray 对象，ndarray 对象是一个用于存放相同数据类型元素的多维数组，可以是单维数组也可以是多维数组。下面是一个例子：
import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) # 创建一个一维数组 print(a) # 输出 [1 2 3] b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 创建一个二维数组 print(b) # 输出 [[1 2 3] [4 5 6]]
上述例子中，使用np.array()创建了一个一维数组和一个二维数组，通过print()输出数组的内容，我们可以发现Numpy对于数组的表现会更加的美好。
Numpy中的一些常用函数：
- np.arange()：按指定步长生成一个一维数组。
- np.random.rand()：生成指定形状的随机矩阵。
- np.exp()：对指定矩阵中的所有元素进行指数运算。
二、Numpy的数组与矩阵计算
Numpy的数组与矩阵计算是其最强大的特性之一。在进行科学计算和数据分析的时候，我们通常会面临着多维数组和矩阵计算的问题。在Python中，如果我们需要用for循环去实现这些计算，那么一定是非常低效的。而利用Numpy的数组和矩阵计算，可以快速高效地实现复杂的科学计算和数据分析。
Numpy库提供了很多的函数用于处理数组和矩阵，比如np.dot()函数用于做矩阵乘法，np.transpose()函数用于做矩阵转置，np.linalg.inv()函数也常用于求矩阵的逆矩阵，等等。
下面是一个数组和矩阵计算的例子：
import numpy as np a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) print(a) # 输出 [[1 2] # [3 4]] b = np.array([[0, 1], [1, 0]]) print(b) # 输出 [[0 1] # [1 0]] c = np.dot(a, b) # 数组 a 和 b 的矩阵乘法 print(c) # 输出 [[2 1] # [4 3]] d = np.transpose(a) # 矩阵 a 的转置 print(d) # 输出 [[1 3] # [2 4]] e = np.linalg.inv(a) # 矩阵 a 的逆矩阵 print(e) # 输出 [[-2. 1. ] # [ 1.5 -0.5]]
三、Numpy的常用函数
Numpy除了强大的数组和矩阵计算功能之外，还提供了很多实用的函数，这些函数可以被广泛的应用在科学计算和数据分析事务中。在这里，我们介绍几个常用的函数。
- np.sum()：对整个数组中的元素进行求和。
- np.mean()：对整个数组中的元素进行求平均值。
- np.std()：对整个数组中的元素进行求标准差。
- np.max()：对整个数组中的元素进行求最大值。
- np.min()：对整个数组中的元素进行求最小值。
- np.sort()：对整个数组中的元素进行排序。
- np.argmax()：返回整个数组中的最大值的索引。
- np.argmin()：返回整个数组中的最小值的索引。
下面是一个使用了常用函数的例子：
import numpy as np a = np.array([7, 3, 9, 1, 5, 8, 2, 6, 4]) # 创建一个一维数组 sum1 = np.sum(a) # 整个数组之和 print(sum1) mean1 = np.mean(a) # 整个数组元素的平均值 print(mean1) std1 = np.std(a) # 整个数组元素的标准差 print(std1) max1 = np.max(a) # 整个数组中的最大值 print(max1) min1 = np.min(a) # 整个数组中的最小值 print(min1) sort1 = np.sort(a) # 整个数组元素的排序结果 print(sort1) argmax1 = np.argmax(a) # 整个数组中的最大值的索引 print(argmax1) argmin1 = np.argmin(a) # 整个数组中的最小值的索引 print(argmin1)
四、小结
Numpy是Python语言下的一个重要的科学计算和数据分析的模块。它强力支持多维数组和矩阵计算，拥有丰富的科学计算函数库。本文介绍了numpy的基本操作，数组和矩阵计算，以及常用的函数等方面。
原创文章，作者：小蓝，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/285906.html
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