python中的numpy數組,python numpy生成數組

本文目錄一覽：

1、Numpy array數組的常見運算
2、為什麼NumPy數組如此高效
3、Python中numpy.array函數有啥作用呢？
4、python numpy是什麼庫
5、什麼是數組的維度？Pyston中NumPy數組怎樣使用？

Numpy array數組的常見運算

Numpy是Python最流行的數學計算庫之一，它支持多維數組與矩陣的各種運算。在Numpy庫中ndarray對象是其核心，它支持任意維度的數組（向量），所有的運算都是以array為基礎展開的。此外，在 Numpy的矩陣mat是array的一個子集，也就是二維的數組。

下面我們來看一下array的基本運算。

NumPy數組在與數值進行運算時，具有廣播特性。也就是說，數組中的每個元素都會進行同樣的運算，這些運算包括“+、-、*、/、**、、|、^”等。

例如：array([1,2,3,4,5])*2 相當於array([1*2,2*2,3*2,4*2,5*2]), 代碼示例如下。

對於維度相同的兩個數組，將按照元素逐項進行運算。以‘*’為例：

已知

那麼：

代碼示例如下

對於維度不同的兩個數組，則會進行廣播運算, 例如

那麼

我們知道對於向量

那麼a與b的點積為：

在Numpy中，一維數組的點積（dot）和內積(inner)是相同的。但是對於多維數組來說，則有差別。inner運算中，可以將數組最後一個維度(行)視為向量，兩個數組的內積就是逐項對這些向量的內積。而dot運算則是前一個數組雨後一個數組轉置後的結果，即inner(a,b.T).

以上代碼在Python 3.7中運行通過。

為什麼NumPy數組如此高效

NumPy是Python科學計算的基礎包。它提供了多維數組對象、基於數組的各種派生對象（例如，masked Array, 矩陣）。除此之外，還提供了各種各樣的加快數組操作的例程，包括數學基本計算、邏輯、圖形操作、排序、選擇、輸入輸出，離散傅立葉變換、基礎線性代數、基礎統計操作、隨機仿真等等。

NumPy的核心是ndarray對象。一方面，Ndarray對象封裝了可以包含相同數據類型的多維數組；另一方面，為獲得更好的性能，在ndarray上的操作都是在編譯過的代碼上執行的。此外，和Python自身的序列對象相比，兩者之間有如下不同：

1. NumPy數組的大小是固定的。Python的List是可以動態增長的。改變NumPy的大小會重新創建一個新的數組並把原來的刪掉。

2. NumPy數組中的元素一定是同一類型的。（相應地，每個元素所佔的內存大小也是一樣的。）例外情況是：（不是特別理解：one can have arrays of (Python, including NumPy) objects, thereby allowing for arrays of different sized elements.）

3. NumPy數組支持在大量數據上進行數學計算和其他類型的操作。通常情況下，與Python自帶的序列類型相比，NumPy數組上的操作執行更高效，代碼量也更少。

4. 越來越多的Python科學計算包都是用到了NumPy的數組；雖然這些庫支持Python序列類型的輸入，但是內部操作還是要先將其轉換為NumPy的數組類型，而且輸出通常就是NumPy數組。所以，如果你想要高效地使用這些Python的科學計算包，僅僅知道Python內建的序列類型是不夠的，你還需要知道如何使用NumPy數組。

最後，NumPy完全支持面向對象的範式。例如，ndarray是一個類，它擁有許多方法和屬性。它的許多方法都映射到了最外層的NumPy命名空間的函數里。這樣一來，就可以給程序員更多的自由：程序員可以自由選者是面向對象的方式還是面向過程的方式使用這些接口。

Python中numpy.array函數有啥作用呢？

答: 把我們定義的普通數組轉化為Numpy中的array類型，這樣做的好處就在於可以使用該類型定義的多種數組方法，比如排序取其中的最大值或者最小值。我們就不需要從頭開始實現，直接調用相關的API就行。

python numpy是什麼庫

NumPy是Python語言的一個擴充程序庫。支持高級大量的維度數組與矩陣運算，此外也針對數組運算提供大量的數學函數庫。Numpy內部解除了CPython的GIL（全局解釋器鎖），運行效率極好，是大量機器學習框架的基礎庫！

什麼是數組的維度？Pyston中NumPy數組怎樣使用？

數組的維度就是一個數組中的某個元素，當用數組下標表示的時候，需要用幾個數字來表示才能唯一確定這個元素，這個數組就是幾維。numpy中直接用 * 即可表示數與向量的乘法，參考python 2.7的一個例子：inport numpy as np a = np.array([1,2,3,4]) # 向量 b = 5 # 數 print a*b ++++++++++++ [5,10,15,20]

NumPy數組的下標從0開始。

同一個NumPy數組中所有元素的類型必須是相同的。

在詳細介紹NumPy數組之前。先詳細介紹下NumPy數組的基本屬性。NumPy數組的維數稱為秩（rank），一維數組的秩為1，二維數組的秩為2，以此類推。在NumPy中，每一個線性的數組稱為是一個軸（axes），秩其實是描述軸的數量。

比如說，二維數組相當於是兩個一維數組，其中第一個一維數組中每個元素又是一個一維數組。所以一維數組就是NumPy中的軸（axes），第一個軸相當於是底層數組，第二個軸是底層數組裡的數組。而軸的數量——秩，就是數組的維數。

原創文章，作者：小藍，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-hant/n/198677.html