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NumPy 簡介
NumPy，全稱 Numerical Python，是一個開源的Python庫，重要用於支撐大年夜量維度數組跟矩陣運算，以及一系列數學函數。它是Python停止科學打算跟數據分析的基本庫之一。NumPy供給了高效的多維數組東西（ndarray），以及一系列用於操縱這些數組的函數。
NumPy 入門
1. 安裝與導入
在Python情況中，起首須要安裝NumPy庫。可能經由過程以下命令停止安裝：
pip install numpy
安裝實現後，可能經由過程以下代碼導入NumPy庫：
import numpy as np
2. 創建數組
NumPy供給了多種創建數組的方法，以下是一些常用的：
- 利用列表創建一維數組：
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
x = np.array(data)
print(x)
- 利用列表創建二維數組：
data = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
x = np.array(data)
print(x)
- 利用函數創建數組：
x = np.zeros((2, 3)) # 創建一個2x3的二維數組，全部元素都是0
print(x)
x = np.ones((2, 3)) # 創建一個2x3的二維數組，全部元素都是1
print(x)
x = np.empty((2, 3)) # 創建一個2x3的二維數組，全部元素都是不決義的
print(x)
3. 數組操縱
NumPy供給了豐富的數組操縱函數，包含索引、切片、外形變更、數學運算、邏輯運算等。
- 索引：
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr[0]) # 輸出：1
print(arr[1:3]) # 輸出：[2 3]
- 切片：
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr[1:4:2]) # 輸出：[2 4]
- 外形變更：
arr = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
print(arr.shape) # 輸出：(3, 2)
print(arr.reshape(2, 3)) # 輸出：[[1 2 3]
# [4 5 6]]
- 數學運算：
arr = np.array([1, 2, 3])
print(arr * 2) # 輸出：[2 4 6]
NumPy 高等技能
1. 播送（Broadcasting）
播送是NumPy中的一項重要功能，它容許在差別外形的數組之間履行數學運算。
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([1, 2])
print(arr1 * arr2) # 輸出：[1 4 9]
鄙人面的例子中，arr1跟arr2的外形差別，但NumPy會主動停止播送，使得兩個數組外形雷同，然掉落隊行元素級的乘法運算。
2. NumPy 函數
NumPy供給了大年夜量的數學函數，包含三角函數、指數跟對數函數、統計函數、線性代數運算等。
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3])
print(np.sin(arr)) # 輸出：[0.84147098 0.90929743 0.14112001]
3. 與其他庫的集成
NumPy可能與其他Python庫集成，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()
總結
NumPy是一個功能富強的Python庫，用於科學打算跟數據分析。經由過程本文的介紹，信賴你曾經對NumPy有了開端的懂得。在後續的進修中，你可能經由過程現實跟摸索來深刻進修NumPy的高等技能。