【Python学习之十一】Numpy

时间:2021-03-10 18:19:30

环境

  虚拟机:VMware 10 
  Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 
  客户端:Xshell4
  FTP:Xftp4
  python3.6

1、介绍
NumPy(Numerical Python的缩写)是一个开源的Python科学计算库。
(1)使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵,NumPy包含很多实用的数学函数,涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能;
(2)NumPy通常与SciPy(Scientific Python)和 Matplotlib(绘图库)一起使用;
SciPy 是一个开源的 Python 算法库和数学工具包。包含最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。
Matplotlib 是 Python 编程语言及其数值数学扩展包 NumPy 的可视化操作界面。它为利用通用的图形用户界面工具包,如 Tkinter, wxPython, Qt 或 GTK+ 向应用程序嵌入式绘图提供了应用程序接口(API)

2、安装

conda insall numpy
或者
pip install numpy

3、使用

数组:ndarray,元素类型相同的多维数组,是NumPy的主要对象。
ndarray对象属性:
维度:ndarray.shape:也叫轴,指示数组在每个维度上大小的整数元组;
示例:
一维数组:比如[1,2,3],1个列表:维度:(1)
二维数组:比如矩阵,n行m列,维度:(n,m)
三维数组:如2行3列4个平面,维度:(2,3,4))
秩:ndarray.ndim:数组维度(或者轴)的个数,即上面数组的长度;
数组元素总个数:ndarray.size 数组元素的总个数,等于shape属性中元组元素的乘积;
元素类型:ndarray.dtype 描述数组中元素类型,可以使用标准Python类型,也可以使用NumPy自己的数据类型;