python中的numpy包（python numpy包怎麼下載）

本文目錄一覽：

• 1、Python—Numpy庫的用法
• 2、python numpy是什麼庫
• 3、圖解Python中數據分析工具包：Numpy
• 4、python里怎樣裝numpy
• 5、問一下Python里的numpy的正確讀法是什麼?

Python—Numpy庫的用法

NumPy 是一個 Python 包。 它代表 “Numeric Python”。 它是一個由多維數組對象和用於處理數組的例程集合組成的庫。

NumPy 支持比 Python 更多種類的數值類型。 下表顯示了 NumPy 中定義的不同標量數據類型。

[(‘age’, ‘i1’)]

[10 20 30]

[(‘abc’, 21, 50.0), (‘xyz’, 18, 75.0)]

每個內建類型都有一個唯一定義它的字符代碼：

[[1, 2] [3, 4] [5, 6]]

[[[ 0, 1, 2] [ 3, 4, 5] [ 6, 7, 8] [ 9, 10, 11]] [[12, 13, 14] [15, 16, 17] [18, 19, 20] [21, 22, 23]]]

[1 2 3]

[1 2 3]

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

原始數組是： [[ 0 5 10 15] [20 25 30 35] [40 45 50 55]]

修改後的數組是： 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55

原始數組是： [[ 0 5 10 15] [20 25 30 35] [40 45 50 55]]

原始數組的轉置是： [[ 0 20 40] [ 5 25 45] [10 30 50] [15 35 55]]

修改後的數組是： 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55

C風格是橫着順序

F風格是豎著的順序

原始數組是： [[ 0 5 10 15] [20 25 30 35] [40 45 50 55]]

修改後的數組是： [[ 0 10 20 30] [ 40 50 60 70] [ 80 90 100 110]]

第一個數組： [[ 0 5 10 15] [20 25 30 35] [40 45 50 55]]

第二個數組： [1 2 3 4]

修改後的數組是： 0:1 5:2 10:3 15:4 20:1 25:2 30:3 35:4 40:1 45:2 50:3 55:4

原始數組： [[0 1 2 3] [4 5 6 7]]

調用 flat 函數之後： 5

原數組： [[0 1 2 3] [4 5 6 7]]

展開的數組：默認是A [0 1 2 3 4 5 6 7]

以 F 風格順序展開的數組： [0 4 1 5 2 6 3 7]

原數組： [[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11]]

轉置數組： [[ 0 4 8] [ 1 5 9] [ 2 6 10] [ 3 7 11]]

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！

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NumPy的全名為Numeric Python，是一個開源的Python科學計算庫，它包括：

·一個強大的N維數組對象ndrray；

·比較成熟的（廣播）函數庫；

·用於整合C/C++和Fortran代碼的工具包；

·實用的線性代數、傅里葉變換和隨機數生成函數。

NumPy的優點：

·對於同樣的數值計算任務，使用NumPy要比直接編寫Python代碼便捷得多；

·NumPy中的數組的存儲效率和輸入輸出性能均遠遠優於Python中等價的基本數據結構，且其能夠提升的性能是與數組中的元素成比例的；

·NumPy的大部分代碼都是用C語言寫的，其底層算法在設計時就有着優異的性能，這使得NumPy比純Python代碼高效得多。

當然，NumPy也有其不足之處，由於NumPy使用內存映射文件以達到最優的數據讀寫性能，而內存的大小限制了其對TB級大文件的處理；此外，NumPy數組的通用性不及Python提供的list容器。因此，在科學計算之外的領域，NumPy的優勢也就不那麼明顯。

圖解Python中數據分析工具包：Numpy

numpy是我學習python遇到的第一個第三方工具包，它可以讓我們快速上手數據分析。numpy提供了向量和矩陣計算和處理的大部分接口。目前很多python的基礎工具包都是基於numpy開發而來，比如 scikit-learn, SciPy, pandas, 還有 tensorflow。 numpy可以處理表格、圖像、文本等數據，極大地方便我們處理和分析數據。本文主要內容來自於Jay Alammar的一篇文章以及自己學習記錄。

原文地址：

使用過程中，如果希望 Numpy 能創建並初始化數組的值， Numpy 提供了 ones()、zeros() 和 random.random() 等方法。只需傳遞希望生成的元素數量（大小）即可：

還可以進行如下操作：

一般，需要數組和單個數字之間也可以進行運算操作（即向量和標量之間的運算）。比如說 data * 1.6 ，numpy利用一個叫做廣播機制（broadcasting）的概念實現了這一運算。：

我們可以通過索引對numpy數據獲取任意位置數據或者對數據切片

我們可以通過numpy自帶的函數對數據進行一些想要的聚合計算，比如min、max 和 sum ，還可以使用 mean 得到平均值，使用 prod 得到所有元素的乘積，使用 std 得到標準差等等。

上述操作不僅可以應用於單維度數據，還可以用於多維度數據{（矩陣）。

同樣可以使用ones()、zeros() 和 random.random()創建矩陣，只要寫入一個描述矩陣維數的元組即可：

numpy還可以處理更高維度的數據：

創建更高維度數據只需要在創建時，在參數中增加一個維度值即可：

根據數組中數值是否滿足條件，輸出為True或False.

希望得到滿足條件的索引，用np.where函數實現.

根據索引得到對應位置的值.

np.where也可以接受另兩個可選擇的參數a和b。當條件滿足時，輸出a，反之輸出b.

獲取數組最大值和最小值的索引可以使用np.argmax和np.argmin.

1、numpy.tofile()和numpy.fromfile()

保存為二進制格式，但是不保存數組形狀和數據類型， 即都壓縮為一維的數組，需要自己記錄數據的形狀，讀取的時候再reshape.

2、numpy.save() 和 numpy.load()

保存為二進制格式，保存數組形狀和數據類型， 不需要進行reshape

實例：

3、numpy.savetxt()和numpy.loadtxt()

np.savetxt(fname,array,fmt=’%.18e’,delimiter=None)

Parameter解釋：

array:待存入文件的數組。

fmt:寫入文件的格式

實例：

python里怎樣裝numpy

因為對機器學習算法進行實戰的話，python語言是必須的，所以前幾天進行了安裝和配置。說實話，相比較其他的編程語言的IDE來講，python本身問題不大，但是因為要有很多的矩陣的計算，所以要安裝numpy包！但是這個過程在我的電腦上出現了比較大的問題，所以，將這一過程記錄下來，萬一以後電腦出現了問題重新安裝的話還能做參考！！

聲明電腦配置： win7  64位

python安裝版本：Python 2.7  (也可以是python3.x  本人不習慣用最新的版本，所以選擇了2.7）

1.下載 對應版本numpy 的.whl文件 (注意：我的電腦確實是64位的，而且python也安裝的64位版本的，但是在之後的命令行安裝的時候壓根安裝不了64位的，到後面再說）

2.將下載的安裝包拷貝到python安裝目錄下的scripts目錄下，我的是C:\Python27\Scripts  ，然後我們打開命令行窗口，進入python的安裝目錄之後

輸入 pip install “numpy-1.11.2+mkl-cp35-cp35m-win-amd64.whl”  ,但是此時我的電腦是提示了問題的，之後通過查資料發現應該得先安裝pip,所以還是上面的那個路徑直接找

到pip的wheel文件下載。

將下載的壓縮包解壓後拷貝到剛才的scripts目錄下。然後在命令行輸入 python setup.py install   對pip進行安裝。安裝之後在命令行輸入pip，此時還會提示pip不是內部命令，所以可以將剛才的scripts的路徑加入到環境變量中去

3.在安裝完pip之後，我進行numpy的安裝的時候還是有問題，然後又在上面的路徑找到了wheel文件的下載

同樣是將wheel文件拷貝到scripts目錄下，在命令行的該目錄下輸入 pip install wheel

如圖顯示wheel文件也已經安裝好了。

4.最後進行我們終極目標numpy的安裝 ，此時在命令行輸入pip install “numpy-1.11.3+mkl-cp27-cp27m-win_amd64.whl”  注意：這個是我的numpy名字，根據自己的文件名字來寫。注意：此時我的計算機位數是匹配的，按理來講肯定能安裝上，但是就是提示我不符

為此我換了好幾個序號的64位版本，但是都是這一個結果。鼓搗了好久，我抱着死馬當活馬醫的態度下了個32位的，結果立馬就安上了！！！我還能說什麼！手動哭~~~

問一下Python里的numpy的正確讀法是什麼?

 numpy 讀法是:英[‘nʌmpi]，NumPy是Python中科學計算的基礎包。

它是一個Python庫，提供多維數組對象，各種派生對象(如掩碼數組和矩陣)，以及用於數組快速操作的各種例程，包括數學邏輯，形狀操作，I / O離散傅立葉變換，隨機模擬等等。

NumPy包的核心是ndarray對象。這封裝了同構數據類型的n維數組，許多操作在編譯代碼中執行以提高性能。

NumPy數組和標準Python序列之間有幾個重要的區別：

1、NumPy數組在創建時具有固定大小，與Python列表(可以動態增長)不同。更改ndarray的大小將創建一個新數組並刪除原始數組。

2、NumPy數組中的元素都需要具有相同的數據類型，因此在內存中的大小相同。例外：可以有(Python，包括NumPy)對象的數組，從而允許不同大小的元素的數組。

3、NumPy數組有助於對大量數據進行高級數學和其他類型的操作。通常，與使用Python的內置序列相比，這些操作的執行效率更高，代碼更少。

4、越來越多的基於Python的科學和數學軟件包正在使用NumPy數組；雖然這些通常支持Python序列輸入，但它們在處理之前將這些輸入轉換為NumPy數組，並且它們通常輸出NumPy數組。