1. NumPy说明
NumPy(Numerical Python)是Python的一个开源数值计算扩展库。它提供了一个强大的N维数组对象ndarray,以及用于对这些数组进行操作的函数。NumPy的数组和数组操作是Python数据分析、机器学习、科学计算等领域的基础。
NumPy的主要特点包括:
-
N维数组对象:NumPy的ndarray是一个多维数组对象,比Python内置的列表(list)提供了更高的性能和更多的功能。ndarray支持大量的数学函数运算,这些函数都是针对数组设计的,能够批量处理数据,大大提升了计算效率。
-
广播功能:当进行数组操作时,如果两个数组的形状(shape)不匹配,NumPy会尝试自动“广播”较小的数组以匹配较大的数组的形状。这使得很多操作可以不需要显式地调整数组形状就能执行。
-
高效的数学函数库:NumPy提供了大量的数学函数,这些函数可以直接作用于数组上,包括基本的算术运算、统计函数、线性代数、傅里叶变换等。
-
与C/C++等语言的集成:NumPy数组在内存中是连续存储的,这使得NumPy可以与C/C++等语言编写的库(如Cython、C++扩展等)紧密集成,进一步提高计算性能。
-
广泛的生态系统:NumPy是SciPy、Pandas、Matplotlib等Python科学计算库的基础,这些库共同构成了Python强大的科学计算生态系统。
由于NumPy的这些特性,它成为了Python数据分析、科学计算、机器学习等领域不可或缺的工具。无论是进行大规模数据集的预处理、特征工程,还是实现复杂的数学模型和算法,NumPy都提供了极大的便利和性能优势。
2. NumPy的安装:
前提:检查电脑是否安装了python
安装Anaconda:Anaconda是一个集成的开发环境,就是可以便捷获取包且对包能够进行管理,同时对环境可以统一管理的发行版本。Anaconda包含了conda、Python在内的超过180个科学包及其依赖项。
下载地址:建议在官网下载,如果官网不能下载也可以在火绒商店下载。注意:如果在别的地方下载有可能导致jupyter无法启动
下载完成后安装:以下这里要勾选一下,其余全部“下一步”
安装jupyter(python解释,能在浏览器运行,与pycharm类型,区别是jupyter是运行在浏览器上的):后面跟着-i表示从清华大学网安装,官网会比较慢。
pip install jupyter -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
安装NumPy:
pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
启动终端:cmd输入jupyter notebook
然后会弹出以下地址