numpy教程|python

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python numpy教程，一起來看看吧：

NumPy是一個Python包，它代表“Numeric Python”，它是一個由多維數組對象和用於處理數組的例程集合組成的庫。Numeric，即NumPy的前身，是由Jim Hugunin開發的。2005年，Travis Oliphant透過將Numarray的功能集成到Numeric包中來創建NumPy包，這個開源項目有很多貢獻者。

NumPy 操作

使用NumPy，開發人員可以執行以下操作：

數組的算數和邏輯運算。

傅立葉變換和用於圖形操作的例程。

與線性代數有關的操作。 NumPy 擁有線性代數和隨機數生成的內置函數。

NumPy – MatLab 的替代之一

NumPy 通常與 SciPy（Scientific Python）和 Matplotlib（繪圖庫）一起使用。 這種組合廣泛用於替代 MatLab，是一個流行的技術計算平臺。 但是，Python 作爲 MatLab 的替代方案，現在被視爲一種更加現代和完整的編程語言。

NumPy 是開源的，這是它的一個額外的優勢。

NumPy - Ndarray 對象

NumPy 中定義的最重要的對象是稱爲 ndarray 的 N 維數組類型。 它描述相同類型的元素集合。 可以使用基於零的索引訪問集合中的項目。

ndarray中的每個元素在內存中使用相同大小的塊。 ndarray中的每個元素是數據類型對象的對象（稱爲 dtype）。

從ndarray對象提取的任何元素（透過切片）由一個數組標量類型的 Python 對象表示。 下圖顯示了ndarray，數據類型對象（dtype）和數組標量類型之間的關係。

Ndarray

ndarray類的實例可以透過本教程後面描述的不同的數組創建例程來構造。 基本的ndarray是使用 NumPy 中的數組函數創建的，如下所示：

numpy.array

它從任何暴露數組接口的對象，或從返回數組的任何方法創建一個ndarray。

numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0)

示例1：

import numpy as np a = np.array([1,2,3])  print a

輸出如下：

[1, 2, 3]

示例2：

# 多於一個維度  import numpy as np a = np.array([[1,  2],  [3,  4]])  print a

輸出如下：

[[1, 2]  [3, 4]]

示例3：

# 最小維度  import numpy as np a = np.array([1,  2,  3,4,5], ndmin =  2)  print a

輸出如下：

[[1, 2, 3, 4, 5]]

示例4：

# dtype 參數  import numpy as np a = np.array([1,  2,  3], dtype = complex)  print a

輸出如下：

[ 1.+0.j,  2.+0.j,  3.+0.j]