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  • 代码如下:$ sudo pip install numpy使用pip包管理工具安装ipython(交互式shell工具)复制代码 代码如下:$ sudo pip instlal ipython$ ipython --pylab #pylab模式下, 会自动导入SciPy, NumPy, Matplotlib模块2....

    1. NumPy安装

    使用pip包管理工具进行安装

    复制代码 代码如下:

    $ sudo pip install numpy

    使用pip包管理工具安装ipython(交互式shell工具)

    复制代码 代码如下:

    $ sudo pip instlal ipython

    $ ipython --pylab #pylab模式下, 会自动导入SciPy, NumPy, Matplotlib模块

    2. NumPy基础

    2.1. NumPy数组对象

    具体解释可以看每一行代码后的解释和输出

    复制代码 代码如下:

    In [1]: a = arange(5) # 创建数据

    In [2]: a.dtype

    Out[2]: dtype('int64') # 创建数组的数据类型

    In [3]: a.shape # 数组的维度, 输出为tuple

    Out[3]: (5,)

    In [6]: m = array([[1, 2], [3, 4]]) # array将list转换为NumPy数组对象

    In [7]: m # 创建多维数组

    Out[7]:

    array([[1, 2],

    [3, 4]])

    In [10]: m.shape # 维度为2 * 2

    Out[10]: (2, 2)

    In [14]: m[0, 0] # 访问多维数组中特定位置的元素, 下标从0开始

    Out[14]: 1

    In [15]: m[0, 1]

    Out[15]: 2

    2.2. 数组的索引和切片

    复制代码 代码如下:

    In [16]: a[2: 4] # 切片操作类似与Python中list的切片操作

    Out[16]: array([2, 3])

    In [18]: a[2 : 5: 2] # 切片步长为2

    Out[18]: array([2, 4])

    In [19]: a[ : : -1] # 翻转数组

    Out[19]: array([4, 3, 2, 1, 0])

    In [20]: b = arange(24).reshape(2, 3, 4) # 修改数组的维度

    In [21]: b.shape

    Out[21]: (2, 3, 4)

    In [22]: b # 打印数组

    Out[22]:

    array([[[ 0, 1, 2, 3],

    [ 4, 5, 6, 7],

    [ 8, 9, 10, 11]],

    [[12, 13, 14, 15],

    [16, 17, 18, 19],

    [20, 21, 22, 23]]])

    In [23]: b[1, 2, 3] # 选取特定元素

    Out[23]: 23

    In [24]: b[ : , 0, 0] # 忽略某个下标可以用冒号代替

    Out[24]: array([ 0, 12])

    In [23]: b[1, 2, 3]

    Out[23]: 23

    In [24]: b[ : , 0, 0] # 忽略多个下标可以使用省略号代替

    Out[24]: array([ 0, 12])

    In [26]: b.ravel() # 数组的展平操作

    Out[26]:

    array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16,

    17, 18, 19, 20, 21, 22, 23])

    In [27]: b.flatten() # 与revel功能相同, 这个函数会请求分配内存来保存结果

    Out[27]:

    array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16,

    17, 18, 19, 20, 21, 22, 23])

    In [30]: b.shape = (6, 4) # 可以直接对shape属性赋值元组来设置维度

    In [31]: b

    Out[31]:

    array([[ 0, 1, 2, 3],

    [ 4, 5, 6, 7],

    [ 8, 9, 10, 11],

    [12, 13, 14, 15],

    [16, 17, 18, 19],

    [20, 21, 22, 23]])

    In [30]: b.shape = (6, 4) # 矩阵的转置

    In [31]: b

    Out[31]:

    array([[ 0, 1, 2, 3],

    [ 4, 5, 6, 7],

    [ 8, 9, 10, 11],

    [12, 13, 14, 15],

    [16, 17, 18, 19],

    [20, 21, 22, 23]])

    2.3. 组合数组

    复制代码 代码如下:

    In [1]: a = arange(9).reshape(3, 3) # 生成数组对象并改变维度

    In [2]: a

    Out[2]:

    array([[0, 1, 2],

    [3, 4, 5],

    [6, 7, 8]])

    In [3]: b = a * 2 # 对a数组对象所有元素乘2

    In [4]: b

    Out[4]:

    array([[ 0, 2, 4],

    [ 6, 8, 10],

    [12, 14, 16]])

    #######################

    In [5]: hstack((a, b)) # 水平组合数组a和数组b

    Out[5]:

    array([[ 0, 1, 2, 0, 2, 4],

    [ 3, 4, 5, 6, 8, 10],

    [ 6, 7, 8, 12, 14, 16]])

    In [6]: vstack((a, b)) # 垂直组合数组a和数组b

    Out[6]:

    array([[ 0, 1, 2],

    [ 3, 4, 5],

    [ 6, 7, 8],

    [ 0, 2, 4],

    [ 6, 8, 10],

    [12, 14, 16]])

    In [7]: dstack((a, b)) # 深度组合数组, 沿z轴方向层叠组合数组

    Out[7]:

    array([[[ 0, 0],

    [ 1, 2],

    [ 2, 4]],

    [[ 3, 6],

    [ 4, 8],

    [ 5, 10]],

    [[ 6, 12],

    [ 7, 14],

    [ 8, 16]]])

    2.4. 分割数组

    复制代码 代码如下:

    In [8]: a

    Out[8]:

    array([[0, 1, 2],

    [3, 4, 5],

    [6, 7, 8]])

    In [9]: hsplit(a, 3) # 将数组沿水平方向分割成三个相同大小的子数组

    Out[9]:

    [array([[0],

    [3],

    [6]]),

    array([[1],

    [4],

    [7]]),

    array([[2],

    [5],

    [8]])]

    In [10]: vsplit(a, 3) # 将数组沿垂直方向分割成三个子数组

    Out[10]: [array([[0, 1, 2]]), array([[3, 4, 5]]), array([[6, 7, 8]])]

    2.5. 数组的属性

    复制代码 代码如下:

    In [12]: a.ndim # 给出数组的尾数或数组的轴数

    Out[12]: 2

    In [13]: a.size # 数组中元素的个数

    Out[13]: 9

    In [14]: a.itemsize # 数组中元素在内存中所占字节数(int64)

    Out[14]: 8

    In [15]: a.nbytes # 数组所占总字节数, size * itemsize

    Out[15]: 72

    In [18]: a.T # 和transpose函数一样, 求数组的转置

    Out[18]:

    array([[0, 3, 6],

    [1, 4, 7],

    [2, 5, 8]])

    2.6. 数组的转换

    复制代码 代码如下:

    In [19]: a.tolist() # 将NumPy数组转换成python中的list

    Out[19]: [[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]

    3. 常用函数

    复制代码 代码如下:

    In [22]: c = eye(2) # 构建2维单位矩阵

    In [23]: c

    Out[23]:

    array([[ 1., 0.],

    [ 0., 1.]])

    In [25]: savetxt("eye.txt", c) # 将矩阵保存到文件中

    In [5]: c, v = loadtxt("test.csv", delimiter=",", usecols=(0, 1), unpack=True) # 分隔符为, usecols为元组表示要获取的字段数据(每一行的第零段和第一段), unpack为True表示拆分存储不同列的数据, 分别存入c, v

    In [12]: c

    Out[12]: array([ 1., 4., 7.])

    In [13]: mean(c) # 计算矩阵c的mean均值

    Out[13]: 4.0

    In [14]: np.max(c) # 求数组中的最大值

    Out[14]: 7.0

    In [15]: np.min(c) # 求数组中的最小值

    Out[15]: 1.0

    In [16]: np.ptp(c) # 返回数组最大值和最小值之间的差值

    Out[16]: 6.0

    In [18]: numpy.median(c) # 找到数组中的中位数(中间两个数的平均值)

    Out[18]: 4.0

    In [19]: numpy.var(c) # 计算数组的方差

    Out[19]: 6.0

    In [20]: numpy.diff(c) # 返回相邻数组元素的差值构成的数组

    Out[20]: array([ 3., 3.])

    In [21]: numpy.std(c) # 计算数组的标准差

    Out[21]: 2.4494897427831779

    In [22]: numpy.where(c > 3) # 返回满足条件的数组元素的下标组成的数组

    Out[22]: (array([1, 2]),)

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  • python-PyCharm导入NumPy库

    万次阅读 多人点赞 2019-07-13 20:43:09
    今晚看机器学习实战那本书,看到NumPy那里有点懵,这是啥,什么是NumPy,什么是Python shell开发环境,黑人问号脸。 倒腾了一晚上才明白,我是要导入一个!通俗的理解就是,这个有着丰富的数组矩阵运算方法,...

    今晚看机器学习实战那本书,看到NumPy那里有点懵,这是啥,什么是NumPy,什么是Python shell开发环境,黑人问号脸。

    倒腾了一晚上才明白,我是要导入一个库!通俗的理解就是,这个库有着丰富的数组矩阵运算方法,底层由c编写,python作为编程语言有着代码简单易懂等优点,但是有一个缺点就是运行速度慢,所以有时候需要调用c语言,这样就能拥有python和c的双重有点。所以在大型的矩阵操作中调用NumPy库,使运算更快更方便。(自己百度理解的,如有大佬发现理解不对请弱弱告知一下)

    以下为导入步骤,因为之前导入成功所以NumPy库已经存在,各位看官请忽视。

    安装需要一段时间,完成后会在Install Package显示安装成功的英文,关了这个页面点击ok就可以了。

    测试一下:

    import numpy as np
    
    a = np.arange(10)   # 生成数组
    print(a)
    

    展开全文
  • python导入numpy函数

    千次阅读 2019-10-31 22:50:01
    https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/  下载numpy安装包,考虑到scipy安装需要在numpy+mkl才能成功,所以在选择安装文件时,选择numpy-1.17.0+mkl-cp37-cp37m-win_amd64.whl。 重新打开CDM,输入pip3...

    1.安装pip  去网站  https://raw.github.com/pypa/pip/master/contrib/get-pip.py  进入页面,右键另存为,将源码保存到本地,然后执行  get-pip.py  命令。编辑环境变量

    然后打开Scrips文件夹,如果文件夹中有以下这几个安装文件,则说明pip也已经安装好了

     

    在该网站   https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/   下载numpy安装包,考虑到scipy安装需要在numpy+mkl才能成功,所以在选择安装文件时,选择numpy-1.17.0+mkl-cp37-cp37m-win_amd64.whl。

    重新打开CDM,输入pip3 install  +  numpy-1.17.0+mkl-cp37-cp37m-win_amd64.whl文件绝对路径

    输入  pip list 发现成功:

    展开全文
  • Python中的numpy库 NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵,比...ndarray是一种多维数组对象,可以创建一维数组,也可以创建多维数组##要导入numpy库 ##import numpy...

    Python中的numpy库

    NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高效的多(该结构也可以用来表示矩阵(matrix))。

    ndarray

    ndarray是一种多维数组对象,可以创建一维数组,也可以创建多维数组##要导入numpy库

    ##import numpy as np##

    #astype,类型转换

    #ones生成数组元素全为1;#zeros生成数组元素全为0

    数组和标量之间的运算

    基本的索引和切片

    花式索引-Fancy indexing

    通用函数

    1. ufunc(universea function)是一种对ndarray中的数据执行元素级运算的函数,如sqrt,exp
    2. 常用ufunc
    • sqrt(开方)
    • add(相加)
    • maximum(比较两个数组的大小,输出大的元素成为新的数组)

    常用数学和统计方法

    1. min,max(最值)
    2. sum(求和)
    3. mean(均值)
    4. sort(排序,默认从一行中由小到大排序)
    5. np.linspace(x,y,n)(创建一个由x到y等分成n个元素的数组)

    展开全文
  • pythonnumpy

    2021-01-07 01:47:45
    numpy包学习记录 高级数据结构ndarray numpy包是pandas、matplotlib、seaborn等科学计算包的基础 # pip install numpy import numpy as np from numpy import pi # 从txt读取矩阵数据 a = np.genfromtxt('1.txt', ...
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  • 调用numpy库方法报错SystemError:codeobject
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    千次阅读 2019-03-18 21:49:27
    PythonNumpy导入csv文件中的数据 背景: 帮研究生学长分担点事情,为他的实验数据绘制一下图。我首先要将将csv文件中的数据导入程序。人工输入也太麻烦了。 工具:4个CSV文件;Jupyter;numpy。 主要问题1:...
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  • python 如何安装numpy库

    万次阅读 多人点赞 2019-01-10 21:59:06
    我正在参与CSDN200进20,希望得到您的支持,扫码...感谢您! ...) 首先我们要找到python安装的位置 ...进入以后输入: where python ...找到安装目录后,找到Scripts文件夹所在位置:如Programs\Python\Python36\Scripts...
  • 主要介绍了pythonnumpy模块安装不成功简单解决方法总结,分享了四种python模块导入不成功的解决方法,具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下。
  • pythonnumpy库的使用举例

    千次阅读 多人点赞 2018-12-30 16:35:14
    1.1 利用np.array()创建一个矩阵,注意array()里面是一个python列表或者元组   1.2 利用np.zeros()创建矩阵   1.3 利用np.ones()创建矩阵   1.4 利用np.arange()创建矩阵   1.5 利用np....
  • Python中的numpy库介绍!

    万次阅读 多人点赞 2018-09-27 20:34:29
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python的numpy库怎么导入

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