文章目录
- Numpy概述
- Numpy开发环境搭建
- Numpy使用
- 创建数组
- 创建一维数组
- 创建二维数组
- 创建三维数组,array()函数ndmin参数的使用
- array()函数dtype参数的使用
- 随机数创建
Numpy概述
Numpy是科学计算基础库,提供大量科学计算相关功能,比如数据统计,随机数生成等。其提供最核心类型为多维数组类型
(ndarray),支持大量的维度数组与矩阵运算,Numpy支持向量处理ndarray对象,提高程序运算速度。
主要功能:
- 数组计算、数组存取函数、加权平均函数
- 可让其在python中使用向量和数学矩阵
- 在数据科学、人工智能(包括深度学习、语言处理分支)发挥重要作用
Numpy开发环境搭建
Numpy是第三方程序库,用之前必须先安装。如果用Anaconda Python开发环境,那么Numpy已经集成到Anaconda环境中了,不需要再安装了。如果使用的是官方开发环境,可以用pip命令安装
pip install numpy
测试Numpy是否安装在了Anaconda中:
按住快捷键Windows+R,输入cmd+enter,再按图中命令输入,看到有版本号表明已经安装成功,若未安装直接使用
pip install numpy
安装就行
Numpy使用
直接导入就可以使用,这里是打开了Anaconda的jupyter环境下使用了numpy
创建数组
创建了一个一维数组,长度为10,通过shape可以获得数组的形状,里面是一个数字就是一维,可通过shape[n]获得每一维的元素个数,n是维度,从0开始
创建一维数组
第一种方式:
通过np.array创建
创建了一维数组,长度为6
第二种方式:
通过arange()创建
创建二维数组
第一种方式:
通过np.array创建
创建了三行三列的二维数组
第二种方式:
通过arange()创建
创建三维数组,array()函数ndmin参数的使用
利用ndmin来创建多维数组
array()函数dtype参数的使用
drype指定数组的数据类型
随机数创建
利用Numpy中的random模块创建随机数