关于python:PythonNumpy简明教程

1. 引言
   本文次要介绍 Python 中专门用于数据处理的库 –Numpy, 应用它能够疾速地构建简单的矩阵操作。
   闲话少说，咱们间接开始吧！
2. 什么是 Numpy?
   Numpy 是 Numerical Python 的缩写，它蕴含多维矩阵对象和多种数据操作函数。应用 Numpy，能够不便地对数据执行数学和逻辑运算。
   在 Python 中，咱们常常须要应用数组进行操作，但它们解决起来很慢。NumPy 旨在提供一个比传统 Python 列表快 50 倍的数组对象。NumPy 中的数组对象称为 ndarray，它提供了许多功能强大的函数，使得应用 ndarray 非常容易。矩阵操作在数据迷信中十分常见，同时在数据处理中，速度和资源十分重要。
3. 如何装置 Numpy?
   在 Python 中装置 Numpy 非常简单，只须要应用 pip 进行装置即可。相干命令如下：

pip install numpy

以下为一个介绍 Numpy 如何工作的简略例子，如下：

4. Numpy 中的数据类型
   Numpy 反对很多数据类型，比方 int64 代表有符号 64 位整数，float32 标识有符号 32 位浮点数。同时，Numpy 数组对象中，有一个​​dtype​​的成员变量能够返回对应数组数据的类型

5. Numpy 中的数据维度
   Numpy 数组对象中，有一个​​ndim​​的成员变量能够返回一个整数，用于示意矩阵的纬度。

样例代码如下：

同时，矩阵对象的成员变量​​shape​​能够示意每个维度的大小，同时成员变量​​size​​能够示意元素的个数，样例代码如下：

6. Numpy 中的 Reshape
   在 Numpy 中，咱们也能够扭转矩阵的形态，通常应用​​reshape()​​函数来进行操作。

示例图像如下：

样例代码如下：

7. Numpy 中的切片操作
   在 Python 中，切片操作通常意味着将元素从矩阵中将一个索引到另一个索引取出，咱们个别传递给切片操作的索引的模式为：​​[start:end]​​

当然咱们有时候也会定义相应的步长，模式为：​​[startstep]​​

一维矩阵示例的样例代码如下：

二维矩阵示例的样例代码如下：

8. Numpy 中的转置操作
   在 Numpy 中，常常应用​​np.transpose()​​函数来将一个矩阵的行和列进行转置运算。咱们来看以下例子：
   
9. Numpy 中的算术运算
   在 Numpy 中，咱们能够对矩阵所有元素进行相应的算术运算。比方：
   咱们能够应用 ​​sum()​​函数来对矩阵中所有元素进行求和，应用​​min()​​函数来求矩阵中所有元素的最小值，同时应用​​max()​​函数来求矩阵中所有元素的最大值。

样例代码如下：

10. Numpy 中的 mean()函数
    在 Numpy 中，咱们当然也能够应用​​mean()​​函数来对全副或者某一纬度上的所有元素进行求平均值的操作。

样例代码如下：

11. Numpy 中的 concatenate()函数
    在 Numpy 中，咱们通常应用​​np.concatenate（）​​函数来将一系列矩阵依照某个纬度进行拼接，就像拼积木一样，示例图像如下：
    

该函数的语法如下：

numpy.concatenate((arr1, arr2, …), axis=0, out=None)

同时，依照特定维度进行拼接的示例如下：

以上就是本次分享的全部内容，当初想要学习编程的小伙伴欢送关注 Python 技术大本营，获取更多技能与教程。