【揭秘numpy】从入门到精通，Python开源库核心技巧深度解析

NumPy 简介

NumPy，全称 Numerical Python，是一个开源的Python库，重要用于支撑大年夜量维度数组跟矩阵运算，以及一系列数学函数。它是Python停止科学打算跟数据分析的基本库之一。NumPy供给了高效的多维数组东西（ndarray），以及一系列用于操纵这些数组的函数。

NumPy 入门

1. 安装与导入

在Python情况中，起首须要安装NumPy库。可能经由过程以下命令停止安装：

pip install numpy

安装实现后，可能经由过程以下代码导入NumPy库：

import numpy as np

2. 创建数组

NumPy供给了多种创建数组的方法，以下是一些常用的：

利用列表创建一维数组：

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
x = np.array(data)
print(x)

利用列表创建二维数组：

data = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
x = np.array(data)
print(x)

利用函数创建数组：

x = np.zeros((2, 3))  # 创建一个2x3的二维数组，全部元素都是0
print(x)

x = np.ones((2, 3))  # 创建一个2x3的二维数组，全部元素都是1
print(x)

x = np.empty((2, 3))  # 创建一个2x3的二维数组，全部元素都是不决义的
print(x)

3. 数组操纵

NumPy供给了丰富的数组操纵函数，包含索引、切片、外形变更、数学运算、逻辑运算等。

索引：

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr[0])  # 输出：1
print(arr[1:3])  # 输出：[2 3]

切片：

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr[1:4:2])  # 输出：[2 4]

外形变更：

arr = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
print(arr.shape)  # 输出：(3, 2)
print(arr.reshape(2, 3))  # 输出：[[1 2 3]
                           #          [4 5 6]]

数学运算：

arr = np.array([1, 2, 3])
print(arr * 2)  # 输出：[2 4 6]

NumPy 高等技能

1. 播送（Broadcasting）

播送是NumPy中的一项重要功能，它容许在差别外形的数组之间履行数学运算。

arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([1, 2])
print(arr1 * arr2)  # 输出：[1 4 9]

鄙人面的例子中，arr1跟arr2的外形差别，但NumPy会主动停止播送，使得两个数组外形雷同，然掉落队行元素级的乘法运算。

2. NumPy 函数

NumPy供给了大年夜量的数学函数，包含三角函数、指数跟对数函数、统计函数、线性代数运算等。

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3])
print(np.sin(arr))  # 输出：[0.84147098 0.90929743 0.14112001]

3. 与其他库的集成

NumPy可能与其他Python库集成，如Pandas、SciPy跟Matplotlib等。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
df = pd.DataFrame(arr, columns=['Value'])
plt.plot(df['Value'])
plt.show()

总结

NumPy是一个功能富强的Python库，用于科学打算跟数据分析。经由过程本文的介绍，信赖你曾经对NumPy有了开端的懂得。在后续的进修中，你可能经由过程现实跟摸索来深刻进修NumPy的高等技能。