NumPy简单介绍

       使用NumPy,开发人员可以执行数组的算数和逻辑运算,傅立叶变换和用于图形操作的例程,与线性代数有关的操作。 NumPy 拥有线性代数和随机数生成的内置函数。NumPy 通常与 SciPy(Scientific Python)和 Matplotlib(绘图库)一起使用。 这种组合广泛用于替代 MatLab,是一个流行的技术计算平台。 但是,Python 作为 MatLab 的替代方案,现在被视为一种更加现代和完整的编程语言。

NumPy的安装方法

使用标准的Python,使用pip安装:

pip install numpy

使用anaconda,自带NumPy ,无需安装

ndarray类型

NumPy 中定义的最重要的对象是称为 ndarray 的 N 维数组类型,NumPy 中的数组函数创建:

numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0)
  1. object 返回一个数组或序列。
  2. dtype 类型,可选。
  3. copy 对象是否被复制,默认为true,可选。
  4. order 排序,C(按行)、F(按列)或A(任意,默认)。
  5. subok 返回的数组被强制为基类数组。 如果为true,则返回子类。
  6. ndimin 指定返回数组的最小维数。

示例1:

import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4,5])
a

输出如下:

array([1, 2, 3, 4, 5])

示例2:

import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4,5,6], dtype = complex,ndmin =  5)
a

输出如下:

array([[[[[1.+0.j, 2.+0.j, 3.+0.j, 4.+0.j, 5.+0.j, 6.+0.j]]]]])

 

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