关于python:初识NumPyPython中的数值计算库

NumPy（Numeric Python）是 Python 的一种开源的数值计算扩大。这种工具可用于存储和解决大型矩阵，使得在 Python 中进行数学运算变得更为便捷高效。

一、NumPy 数组和 Python 列表的比拟

Python 的列表是一种通用的数据结构，但对于大规模数值运算，列表的效率并不高。NumPy 提供的是一种称为 ndarray 的多维数组对象，它比 Python 的原生列表在存储和操作数据时，更加的高效和便捷。

import numpy as np

# 创立一个 NumPy 数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr)

以上代码将打印出一个 NumPy 数组[1 2 3 4 5]。咱们能够看到，NumPy 数组和 Python 列表在表现形式上并无太大区别，然而在进行大规模数据运算时，二者的差别就显现出来。

二、NumPy 的矢量化运算

NumPy 最重要的个性之一就是其矢量化运算的能力。所谓矢量化，就是指对数组的每个元素利用函数，而无需编写显式的循环。这使得程序在进行数值计算时，更加简洁且运行更快。

import numpy as np

# 创立一个 NumPy 数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 将数组中每个元素加 1
arr = arr + 1
print(arr)  # 输入: [2 3 4 5 6]

在这个例子中，咱们间接将一个标量值 1 加到了数组 arr 的每一个元素上，这在 Python 原生列表中是无奈做到的。如果你尝试将一个数字和一个列表相加，Python 会抛出一个类型谬误。然而在 NumPy 中，这种矢量化的运算能够让咱们更不便地进行数学运算。

三、NumPy 的播送机制

NumPy 的另一个弱小个性是播送（Broadcasting）。播送是 NumPy 解决不同大小数组间二元运算的能力。

例如，咱们有一个值和一个数组，咱们想将这个值加到数组的每一个元素上。NumPy 的播送机制能够让咱们做到这一点，而无需显式地复制这个值。

import numpy as np

# 创立一个 NumPy 数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 创立一个标量值
value = 1

# 应用播送将标量值加到数组的每一个元素上
result = arr + value
print(result)  # 输入: [2 3 4 5 6]

这个例子和上个例子类似，咱们也是将一个值加到数组的每个元素上。然而这里咱们更明确地展现了 NumPy 的播送机制。这种机制也能够利用于更简单的状况，比方两个数组之间的运算。

四、NumPy 数组的索引和切片

NumPy 数组的索引和切片和 Python 列表十分类似。咱们能够通过索引拜访数组的单个元素，或者通过切片拜访数组的一个子集。

import numpy as np

# 创立一个 NumPy 数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 通过索引拜访元素
print(arr[0])  # 输入: 1

# 通过切片拜访子集
print(arr[1:3])  # 输入: [2 3]

这个例子显示了如何通过索引和切片来拜访 NumPy 数组的元素。请留神，和 Python 列表一样，NumPy 数组的索引也是从 0 开始的。

五、NumPy 数组的形态和维度

NumPy 数组有两个十分重要的属性：形态（shape）和维度（dimension）。形态形容的是数组在每个维度上的大小，维度则是数组的总维数。

import numpy as np

# 创立一个二维 NumPy 数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 打印数组的形态和维度
print(arr.shape)  # 输入: (2, 3)
print(arr.ndim)  # 输入: 2

在这个例子中，咱们创立了一个 2 ×3 的二维数组。它的形态是(2, 3)，示意它有 2 行 3 列。它的维度是 2，示意它是一个二维数组。

六、论断

NumPy 是 Python 中进行数值计算的重要工具，它提供了高效的多维数组对象，以及大量的函数来操作这些数组。本文仅介绍了 NumPy 的一些根本个性，NumPy 还有许多其余的个性和性能期待咱们去挖掘和利用。