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  • 下载安装NumPy库

    千次阅读 2019-02-27 13:47:37
    但是,由于后续还要安装Scipy,Scipy的安装需要依赖MKL,官方的Numpy不包含MKL,故从 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 下载合适版本的包含MKL的第三方Numpy: 例如,win10-64bit-python3....

    下载地址:https://pypi.python.org/pypi/numpy

    可以看到网站里有很多个可下载文件。
    但是,由于后续还要安装Scipy,Scipy的安装需要依赖MKL库,官方的Numpy不包含MKL,故从 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 下载合适版本的包含MKL库的第三方Numpy:
    例如,win10-64bit-python3.5下载版本:
    numpy-1.16.2+mkl-cp35-cp35m-win_amd64.whl

    接下来,在Python命令行模式下使用pip安装下载的Numpy(我安装的官方Python3.5自带了pip.exe,若读者python没有pip.exe的,使用“python -m pip install -U pip”命令安装pip.exe):

    (1)首先,将pip所在的文件夹添加到环境变量path路径中。以在CMD命令行模式下可以运行pip.exe,而不用跑到pip.exe目录下。

    (2)其次,在CMD命令行模式下进入numpy安装文件的存放目录下,执行“pip install numpy文件名.whl”安装命令。

    (3)最后,安装成功后运行python,导入numpy包,进行测试

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  • NumPy is the fundamental package needed for scientific computing with Python. Website: https://www.numpy.org Documentation: https://numpy.org/doc Mailing list: ...
  • numpy库的基础应用

    2020-03-21 17:02:40
    numpy库的基础应用 ...如果之前没有下载过,那么在使用时就需要下载numpy库: (1)pip install numpy(这种下载方式有时候会很慢。) (2)pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simp...

    numpy库的基础应用

    今天我们探讨一下numpy库的基础应用,以后我们还会谈论他的进阶操作。
    在此之前我们需要安装numpy库。他是python的第三方库。如果之前没有下载过,那么在使用时就需要下载numpy库:
    (1)pip install numpy(这种下载方式有时候会很慢。)
    (2)pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple numpy
    "https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple"为清华大学的镜像。可以使用pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 安装库名 进行快速安装
    1、创建array数组的四种方法:

    import numpy as np
    a1 = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])#运用python列表类型创建数组
    a2 = np.array((1,2,3,4,5,6,7,8,9))#运用python元组类型创建数组
    a3 = np.arange(10)
    a4 = np.linspace(0,2*np.pi,5)
    print(a1)
    [1 2 3 4 5 6 7 8 9]
    print(a2)
    [1 2 3 4 5 6 7 8 9]
    print(a3)
    [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
    print(a4)
    [0.         1.57079633 3.14159265 4.71238898 6.28318531]
    
    
    

    arange与python中range用法类似,都是取到0~n-1只是数据类型不同;linspace(a,b,c)是将初始值和终止值均匀分成c份,其中a为初始值,b为终止值。
    2、一维、二维数组切片:
    设a为数组,a[i,j]其中i为数组的行,j为数组的列(i=0,1,2…,j=0,1,2,3…),具体使用方法如下:

    #一维数组
    import numpy as np
    a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])#创建一个一维数组
    print(a[6])#输出第一行第七列
    #二维数组
    b = np.array([[1,2,3,4,5,6,7,8,9],[1,4,7,8,5,2,9,6,3]])#创建一个二维数组
    print(b[1,6])#输出第二行第七列
    9
    print(b[0,1:6])#输出b数组的第一行的2~6列---->注意不到序列6
    print(b[0:,5])#输出数组的第六列
    [6 2]
    

    *注意:*创建二维数组就是中括号的括号创建三维数组就是中括号的中括号的中括号…
    3、关于数组属性的函数:

    import numpy as np
    b = np.array([[1,2,3,4,5,6,7,8,9],[1,4,7,8,5,2,9,6,3]])#创建一个二维数组
    print(type(b))#输出b的类型
    <class 'numpy.ndarray'>
    print(b.dtype)#对象的元素类型
    int32
    print(b.size)#输出对象元素的个数
    18
    print(b.shape)#输出矩阵的行数和列数
    (2,9)#二行九列
    print(b.itemsize)#输出每个项占用的字节数------>32/8
    4
    print(b.ndim)#输出数组的维度
    2
    print(a.nbytes)#输出所有数据消耗的字节数
    

    4、数组的+ - * /
    对于数组可以直接加减乘除
    reshape(shape)不改变元素个数,以shape形状输出新的数组

    import numpy as np
    a = np.array([[1,2,3,4,5],[7,4,1,8,5],[9,6,3,0,1]])
    b = np.arange(15).reshape(3,5)
     print(b)
    [[ 0  1  2  3  4]
     [ 5  6  7  8  9]
     [10 11 12 13 14]]
    print(a + b)#求和,必须保证行数和列数相等。。。下同
    [[ 1  3  5  7  9]
     [12 10  8 16 14]
     [19 17 15 13 15]]
     print(a*b)
     [[ 0  2  6 12 20]
     [35 24  7 64 45]
     [90 66 36  0 14]]
     print(a-b)
     [[  1   1   1   1   1]
     [  2  -2  -6   0  -4]
     [ -1  -5  -9 -13 -13]]
     #除法类似
     print(a<b)
     [[False False False False False]
     [False  True  True False  True]
     [ True  True  True  True  True]]
     print(a>b)
     [[ True  True  True  True  True]
     [ True False False False False]
     [False False False False False]]
    

    5、数组的运算函数
    设a为数组:
    a.sum() 求数组所有元素的加和
    a.min() /a.max() 求数组所有元素的最小值/最大值

    6、where()函数:

    import numpy as np
    a = np.arange(10).reshape(2,5)
    n =np.where(a>3)
    print(n)
    (array([0, 1, 1, 1, 1, 1], dtype=int64), array([4, 0, 1, 2, 3, 4], dtype=int64))#输出为符合元素的序列
    

    7、Numpy创建特殊的数值类型:

    import numpy as np
    a = np.zeros((2,2))#创建一个2行2列的全零矩阵
    print(a)
    [[0. 0.]
     [0. 0.]]
     b = np.full((3,3),6)#创建一个三行三列的全6矩阵
     print(b)
     [[6 6 6]
     [6 6 6]
     [6 6 6]]
     c = np.ones((4,4))#创建一个四行四列的全1矩阵
     print(c)
     [[1. 1. 1. 1.]
     [1. 1. 1. 1.]
     [1. 1. 1. 1.]
     [1. 1. 1. 1.]]
     d = np.eye(5)#创建一个五行五列的单位矩阵
     print(d)
     [[1. 0. 0. 0. 0.]
     [0. 1. 0. 0. 0.]
     [0. 0. 1. 0. 0.]
     [0. 0. 0. 1. 0.]
     [0. 0. 0. 0. 1.]]
    

    8、Broadcasting(一对多。例如QQ群:一个人发消息一群人接收)

    import numpy as np
    a = np.array([[1,2,3,4,5,6],[4,5,6,7,8,9]])
    b = np.array([6,2,3])
    c = np.ones_like(a)
    print(c)
    [[1 1 1 1 1 1]
     [1 1 1 1 1 1]]
    
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  • 写blog记录自己平时各种费劲的超鬼操作第一步:安装pipcmd打开命令栏python -m pip install -U pip 不需要先安装easy-install第二步:下载numpy库地址:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy...

    写blog记录自己平时各种费劲的超鬼操作


    第一步:安装pip


    cmd打开命令栏

    python -m pip install -U pip  


    不需要先安装easy-install



    第二步:下载numpy库


    地址:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy


    不要去官网,下这个网址下面附带mkl的,不然会多很多超鬼操作

    注意版本,cp27就是python2.7。   64位的python也选win32而不是win_amd64



    第三步:添加环境变量


    把下好的whl文件复制到Python安装目录下Scripts目录下




    添加环境变量,因为pip.exe一般在这个目录下






    第四步:安装numpy库


    cmd到whl文件的目录

    pip install xxxxx.whl   (xxxx为你下载版本的文件名) 如果显示


    则使用

    python -m pip install xxxxx.whl


    第五步:导入进python.exe

    打开python.exe 输入

    from numpy import *



    ojbk,结束。

    在python.exe输入import numpy as np 不再报错说明安装成功


    安装opencv库和安装numpy库完全一样,注意


    第二步在同样的地址下下载opencv的whl文件


    最后在python.exe输入import cv2 不再报错说明安装成功


    如果使用pycharm需要重新在File ----> Settings下连接python去掉红线



    展开全文
  • 使用pip安装numpy库

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    使用pip安装numpy库的心得和经验方法

    说来很惭愧,以前也用过Python的numpy,但都是师兄或者同学帮我搞定。以后要自己搞了!

    1. cmd打开命令提示符
      在这里插入图片描述

    2. 找一下Python安装在哪里
      在这里插入图片描述

    3. 进入这个目录,看下版本够的话,里面自带pip
      在这里插入图片描述

    4. 去这个网站,下载numpy库 下载numpy,并把它放在刚刚的目录下面
      要注意的就是,这里有很多版本,要选择适合自己的。比如我下载的这个
      在这里插入图片描述
      就是因为我的Python是3.8的(Python官网下载哦),而且电脑是Windows64位

    5. 在命令行里install这个whl文件就好啦
      在这里插入图片描述
      小白努力学Python!有问题交流
      人生苦短,我用Python~

    展开全文
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