
- 外文名
- numpy
- 内 容
- 提供和处理N维数组对象Array
- 含 义
- Python的一种开源的科学计算库
- 用 途
- 科学计算,数据分析
-
2020-05-17 20:00:08
NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。
NumPy 的前身 Numeric 最早是由 Jim Hugunin 与其它协作者共同开发,2005 年,Travis Oliphant 在 Numeric 中结合了另一个同性质的程序库 Numarray 的特色,并加入了其它扩展而开发了 NumPy。NumPy 为开放源代码并且由许多协作者共同维护开发。
NumPy 是一个运行速度非常快的数学库,主要用于数组计算,包含:
- 一个强大的N维数组对象 ndarray
- 广播功能函数
- 整合 C/C++/Fortran 代码的工具
- 线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能
NumPy 应用
NumPy 通常与 SciPy(Scientific Python)和 Matplotlib(绘图库)一起使用, 这种组合广泛用于替代 MatLab,是一个强大的科学计算环境,有助于我们通过 Python 学习数据科学或者机器学习。
SciPy 是一个开源的 Python 算法库和数学工具包。
SciPy 包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。
Matplotlib 是 Python 编程语言及其数值数学扩展包 NumPy 的可视化操作界面。它为利用通用的图形用户界面工具包,如 Tkinter, wxPython, Qt 或 GTK+ 向应用程序嵌入式绘图提供了应用程序接口(API)。
相关链接
- NumPy 官网 http://www.numpy.org/
- NumPy 源代码:https://github.com/numpy/numpy
- SciPy 官网:https://www.scipy.org/
- SciPy 源代码:https://github.com/scipy/scipy
- Matplotlib 官网:https://matplotlib.org/
- Matplotlib 源代码:https://github.com/matplotlib/matplotlib
numpy的安装:pip install numpy
安装验证
测试是否安装成功:
>>> from numpy import * >>> eye(4) array([[1., 0., 0., 0.], [0., 1., 0., 0.], [0., 0., 1., 0.], [0., 0., 0., 1.]])
from numpy import * 为导入 numpy 库。
eye(4) 生成单位矩阵。
NumPy Ndarray 对象
NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray,它是一系列同类型数据的集合,以 0 下标为开始进行集合中元素的索引。
ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组。
ndarray 中的每个元素在内存中都有相同存储大小的区域。
ndarray 内部由以下内容组成:
-
一个指向数据(内存或内存映射文件中的一块数据)的指针。
-
数据类型或 dtype,描述在数组中的固定大小值的格子。
-
一个表示数组形状(shape)的元组,表示各维度大小的元组。
-
一个跨度元组(stride),其中的整数指的是为了前进到当前维度下一个元素需要"跨过"的字节数。
ndarray 的内部结构:
跨度可以是负数,这样会使数组在内存中后向移动,切片中 obj[::-1] 或 obj[:,::-1] 就是如此。
创建一个 ndarray 只需调用 NumPy 的 array 函数即可:
numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0)
参数说明:
名称 描述 object 数组或嵌套的数列 dtype 数组元素的数据类型,可选 copy 对象是否需要复制,可选 order 创建数组的样式,C为行方向,F为列方向,A为任意方向(默认) subok 默认返回一个与基类类型一致的数组 ndmin 指定生成数组的最小维度 实例
接下来可以通过以下实例帮助我们更好的理解。
实例 1
import numpy as np a = np.array([1,2,3]) print (a) ''' 输出结果 [1 2 3] '''
实例 2
# 多于一个维度 import numpy as np a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) print (a) ''' 输出结果 [[1 2] [3 4]] '''
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