Numpy学习笔记01—安装和

一、Numpy介绍

numpy优点：

代码简洁：以数组和矩阵为操作对象，支持大量数学函数

性能高效：numpy的数据存储比python原生的List更好，numpy的大部分代码为c语言实现，性能更高效

基础库：numpy是python各种数据科学库的基础库，比如scipy、tensorflow、scikit-learn等

二、numpy的安装

1、使用anaconda安装，自带numpy安装包，

2、如果使用的是python的原生安装，则使用pip语句进行安装

pip install numpy

3、验证是否安装numpy

进入python命令行，输入：import numpy as np， 如果没有报错，则说明安装成功。

三、性能测试

1、代码简洁性对比

#python原生实现，平方和立方依次相加
def python_sum(n):
    a = [i**2 for i in range(n)]
    b = [i**3 for i in range(n)]
    c = []
    for i in range(n):
        c.append(a[i]+b[i])
    return c

python_sum(10)


# 使用numpy实现
def numpy_sum(n):
    a = np.arange(n)**2
    b = np.arange(n)**3
    return a+b

numpy_sum(10)

2、性能对比

%timeit python_sum(10*10000)
#77.1 ms ± 1.57 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)


%timeit numpy_sum(10*10000)
#546 µs ± 12.9 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

注：上述代码在jupyter  notebook环境下实现

对比可知，使用numpy操作数组类数据更简洁更快速