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  • 1.确定之间python,在cmd命令行中输入python即可查看自己电脑安装的python版本。exit()命令可以退出 # 注意括号 2.在python各种下载网址https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/中找到自己需要的python库...

    1.确定之间python,在cmd命令行中输入python即可查看自己电脑安装的python版本。exit()命令可以退出 # 注意括号
    在这里插入图片描述
    2.在python各种库下载网址https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/中找到自己需要的python库。#这个网站里东西很全但找起来麻烦,建议
    ctrl+f查找
    网站内容如图
    3. 在1.的基础上知道自己python version,如图我是python3.7.0 以及我是windows10系统64位,我下载的numpy库就是图中标红的numpy-1.18.1+mkl-cp37-cp37m-win_amd64文件。#这个文件在上述网站下载,下载特别慢 10kb/s,我有把资源贴出来,可以去我主页下载。其他python库也按同理选择版本
    4. 将下载好的库文件拷贝到自己安装python的位置,我的是D:\software-study\Python\Scripts #大家同理可得
    5. 接下来在cmd命令窗口中找到自己的Scripts文件夹,如图:在这里插入图片描述#其中 d:命令 可以从c盘跳到d盘,cd 命令是打开该文件夹,dir 命令是查看该文件夹里的内容。
    6. 接着用pip install命令安装你下载到Scripts文件夹里的符合版本的numpy库
    如:pip install numpy-1.18.1+mkl-cp37-cp37m-win_amd64.whl在这里插入图片描述
    #后面这一串建议通过dir命令查看文件后ctrl+c复制名称,紧接着就可以看见numpy+mkl 安装成功啦,看见successfully就可以啦。大功告成,可以通过在cmd命令行里输入python
    import numpy 如果不报错就成功啦!
    在这里插入图片描述import numpy
    numpy.eye(4) #就是输出一个4阶单位矩阵 成功啦~
    最后还可以利用pip list 命令查看自己已经安装的库
    在这里插入图片描述
    7.Finally,安装scipy库、matplotlib库、sklearn库等 #同理可得,
    安装命令都是在相应文件夹Scripts下输入命令 pip install (文件名)

    #关于卸载 pip uninstall numpy,在y/n处输入y+回车即可卸载numpy库
    卸载 pip uninstall scipy,在y/n处输入y+回车即可卸载scipy库(其他同理)

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  • 本文实例讲述了Python Numpy库安装与基本操作。分享给大家供大家参考,具体如下:概述NumPy(Numeric Python)扩展包提供了数组功能,以及对数据进行快速处理函数。NumPy 通常与 SciPy(Scientific Python)和 ...

    本文实例讲述了Python Numpy库安装与基本操作。分享给大家供大家参考,具体如下:

    概述

    NumPy(Numeric Python)扩展包提供了数组功能,以及对数据进行快速处理的函数。

    NumPy 通常与 SciPy(Scientific Python)和 Matplotlib(绘图库)一起使用。

    安装

    通过pip安装numpy

    pip install numpy

    Numpy基本操作

    >>> import numpy as np #一般以np作为numpy的别名

    >>> a = np.array([2,0,1,5]) #创建数组

    >>> print(a) #输出数组

    [2 0 1 5]

    >>> print(a[:3]) #应用前三个数字(切片)

    [2 0 1]

    >>> print(a.min()) #输出a的最小值

    0

    >>> a.sort() #将a的元素从小到大排序,此操作直接修改a

    >>> a

    array([0, 1, 2, 5])

    >>> b=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) #创建二维数组

    >>> b

    array([[1, 2, 3],

    [4, 5, 6]])

    >>> print(b*b) #输出数组的平方阵

    [[ 1 4 9]

    [16 25 36]]

    这里使用Python3.6环境测试上述代码,运行结果如下:

    201918144911519.png?201908144929

    希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

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  • Pythonnumpy库的安装 打开cmd窗口。点击开始栏,搜索cmd并打开。 找到安装的Python路径。可以通过右键点击Python快捷键,查找文件路径。(博主电脑并未分盘,故安装到了C盘,这里推荐大家安装到D盘或E盘等路径...

    Python 之numpy库的安装

    1. 打开cmd窗口。点击开始栏,搜索cmd并打开。
      在这里插入图片描述
    2. 找到安装的Python路径。可以通过右键点击Python快捷键,查找文件路径。(博主电脑并未分盘,故安装到了C盘,这里推荐大家安装到D盘或E盘等路径。)
      在这里插入图片描述
    3. 在输入cd+空格+文件路径,进入文件路径下进行安装。
      在这里插入图片描述
    4. 输入命令pip install numpy 执行安装。
      *提示:*这里要求numpy的安装是在pip库已经安装好的前提下进行的。如果没有安装或无法确定是否安装pip库,可以查看下文连接确定【pip库的安装与版本检查】
      在这里插入图片描述
    5. 新建test.py文件测试,确定是否能够成功引入numpy库。
      在这里插入图片描述
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  • NumPy 就是一个数学运算的库,其是用 C 语言实现,所以运算速度非常快。该模块也不是 Python 自带,需要自行安装。可以使用 PIP 进行安装,命令如下:pip install numpy使用该模块之前需要将其引入,常用方法是...

    NumPy 就是一个数学运算的库,其是用 C 语言实现的,所以运算速度非常快。该模块也不是 Python 自带的,需要自行安装。

    可以使用 PIP 进行安装,命令如下:

    pip install numpy

    使用该模块之前需要将其引入,常用方法是:

    import numpy as np

    这样以后就可以使用 np 来表示该模块了。

    NumPy 最常见的数据结构是 ndarray,ndarray 表示 N-dimentioanl Array,就是多维数组的意思。本节也从这里开始介绍 NumPy。

    ndarray的构造

    可以使用多种方式来构建多维数组,最常见的是使用列表来构建多维数组。下面的例子便使用一维列表构建了一个一维数组。

    >>> import numpy as np

    >>> nda1 = np.array([1, 2, 3]) # 使用一维列表来作为输入

    >>> nda1

    array([1, 2, 3])6 >>> type(nda1)

    如果希望构建二维数组,可以使用下面的方法:

    >>> input_list = [

    ... [1, 2, 3],

    ... [4, 5, 6]

    ... ]

    >>> nda2 = np.array(input_list)

    >>> nda2

    array([[1, 2, 3], # 查看值

    [4, 5, 6]])

    >>> type(nda2) # 查看类型

    也可以指定一些特征值,让 NumPy 自动产生相关的数组。例如指定维度,让其产生所有元素都为 0 的数组,代码如下:

    >>> np.zeros(5) # 5个元素的一维数组

    array([0., 0., 0., 0., 0.])

    >>> np.zeros((5, 2)) # 二维数组,5行,2列

    array([[0., 0.],

    [0., 0.],

    [0., 0.],

    [0., 0.],

    [0., 0.]])

    也可以指定维度,让其产生所有元素值都为 1 的数组,代码如下:

    >>> np.ones((5, 2)) # 二维数组,5行,2列,所有元素都为1

    array([[1., 1.],

    [1., 1.],

    [1., 1.],

    [1., 1.],

    [1., 1.]])

    >>> np.ones(5) # 一维数组,5个元素

    array([1., 1., 1., 1., 1.])

    还可以让 NumPy 自动产生等差数组,此时需要指定开始值、结束值和步长。代码如下:

    >>> np.arange(3,7,2) # 从3开始,直到7,步长为2

    array([3, 5])

    >>> np.arange(3,7,1) # 从3开始,直到7,步长为1

    array([3, 4, 5, 6])

    >>> np.arange(7, 3, -1) # 从7开始,直到3,步长为-1

    array([7, 6, 5, 4])

    >>> np.arange(7, 3, -2) # 从7开始,直到3,步长为-2

    array([7, 5])

    arange() 函数和 range() 类似,如果仅提供一个值,那么开始值是 0,步长是 1,代码如下:

    >>> np.arange(7)

    array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6])

    如果提供两个参数,那么步长为 1:

    >>> np.arange(2, 5) # 从2开始,直到5,步长为1

    array([2, 3, 4])

    >>> np.arange(2, 6) # 从2开始,直到6,步长为1

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

    另外一个等差数列函数是 linspace(),其指定开始位置和结束位置,但不指定步长,而是指定元素个数。例如从 1 开始,到 5 结束,一共有 8 个数,那么生成的数组如下面所示:

    >>> np.linspace(1, 5, 8) # 包括1和5,等分8个点

    array([1. , 1.57142857, 2.14285714, 2.71428571, 3.28571429,

    3.85714286, 4.42857143, 5])

    可以发现元素个数和指定的一致,开始值和结束值也都被包含,而且它们的确是等差数列。

    linspace() 函数比较有用,例如要画正弦函数在 0 到 2π 之间的图形,便可以使用该函数在 0 到 2π 之间产生均匀分布的 100 个点,然后使用 matplotlib 将它们画出来。下面是演示的代码:

    import matplotlib.pyplot as plt

    import numpy as np

    x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)

    y = [np.sin(e) for e in x]

    plt.plot(x, y)

    plt.savefig("sindemo1.png")

    运行后产生的图片如图 1 所示。

    6-200911134250M7.gif

    图 1 y=sin(x)的曲线

    还可以使用 logspace() 函数让 NumPy 自动产生等比数列,此时需要指定开始点和结束点,同时指定点的个数。如果没有提供点的数目,默认是生成 50 个点。

    >>> np.logspace(2.0, 3.0, num=4) # 4个点,其实位置是102,结束位置是103

    array([ 100. , 215.443469, 464.15888336, 1000.])

    下面是一个例子,其演示了 logspace() 的用法和参数 endpoint 的用法。endpoint=True 表示结束值被包含在输出数组中,否则表示不包含在输出数组中。下面是完整的代码:

    import matplotlib.pyplot as plt

    import numpy as np

    N = 10 # 一共10个点

    x1 = np.logspace(0.1, 1, N, endpoint=True) # 10被算作是最后一个点

    x2 = np.logspace(0.1, 1, N, endpoint=False) # 10不被算作是最后一个点

    y = np.zeros(N)

    plt.plot(x1, y, 'o')

    plt.plot(x2, y + 0.5, 'x')

    plt.ylim([-0.5, 1]) # y轴的范围是-0.5到1

    plt.savefig("logspace1.png") # 保存图片到文件

    运行该脚本,得到的输出图片如图 2 所示。

    6-2009111343202C.gif

    图 2 logspace()的用法

    还可以使用 full() 函数指定维度和一个值,让所有的元素都等于该值。该函数和 ones() 类似,但值是由用户指定的。

    >>> np.full((2, 2), np.inf) # 所有元素都是无穷大

    array([[inf, inf],

    [inf, inf]])

    >>> np.full((2, 2), 11) # 所有元素都是11

    array([[11, 11],

    [11, 11]])

    >>> np.full((2, 2), 1.51) # 所有元素都是1.51

    array([[1.51, 1.51],

    [1.51, 1.51]])

    使用 eye() 函数还可以自动生成单位矩阵,就是仅对角线上的值为 1,其他位置上的值都为 0。

    >>> np.eye(2) # 2x2的单位矩阵

    array([[1., 0.],

    [0., 1.]])

    >>> np.eye(3) # 3x3的单位矩阵

    array([[1., 0., 0.],

    [0., 1., 0.],

    [0., 0., 1.]])

    还可以自动产生随机的矩阵,例如可以使用 random.normal() 函数产生一个正态分布的一维矩阵:

    >>> mu, sigma = 0, 0.1 # mu是平均值,sigma代表分散程度

    >>> s = np.random.normal(mu, sigma, 1000)

    >>> s.size # 元素个数为1000

    1000

    >>> np.mean(s) # 平均值接近0

    -0.0011152161285000821

    >>> abs(mu - np.mean(s)) < 0.01 # 平均值接近mu=0

    True

    >>> abs(sigma - np.std(s, ddof=1)) < 0.01 # 分散程度检查

    True

    可以将生成的数据画出来,使用下面的代码:

    import matplotlib.pyplot as plt

    import numpy as np

    mu, sigma = 0, 0.1

    s = np.random.normal(mu, sigma, 1000)

    count, bins, ignored = plt.hist(s, 30, density=True)

    plt.plot(bins, 1/(sigma * np.sqrt(2 * np.pi)) *

    np.exp( - (bins - mu)**2 / (2 * sigma**2) ),

    linewidth=2, color='r')

    plt.savefig("rand1.png")

    运行该脚本,得到的输出图片文件如图 3 所示。

    6-20091113435Xb.gif

    图 3 正态分布

    还可以生成完全随机的矩阵,方法是使用 np.random.rand(外形)函数。例如在下面的例子中,就生成了随机内容组成的指定外形的矩阵。

    >>> np.random.rand(3,2) # 3x2的二维矩阵

    array([[0.11319256, 0.84668147],

    [0.4040353 , 0.70912343],

    [0.6511614 , 0.80706271]])

    >>> np.random.rand(3,2,2) # 3x2x2的三维矩阵

    array([[[0.64851863, 0.3895985 ],

    [0.63038544, 0.58402249]],

    [[0.39816687, 0.92149102],

    [0.07113285, 0.17109903]],

    [[0.06713956, 0.39415293],

    [0.06125844, 0.71276929]]])

    >>> np.random.rand(4) # 一维矩阵

    array([0.11918788, 0.91847982, 0.29599804, 0.42242323])

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  • 主要介绍了Python NumPy库安装使用笔记,本文讲解了NumPy安装和基础使用,并对每一句代码都做了详细解释,需要朋友可以参考下
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    我正在参与CSDN200进20,希望得到您支持,扫码...首先我们要找到python安装的位置 win+R打开 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...
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