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引言
NumPy，全稱為Numerical Python，是Python頂用於科學打算的基本包。它供給了多維數組東西、一系列數學函數以及高效的數組操縱東西，是Python停止科學打算、數據分析、呆板進修等範疇弗成或缺的東西。本文將具體介紹NumPy的核心特點、安裝方法、常用操縱以及與其他庫的集成。
NumPy的核心特點
1. 多維數組東西（ndarray）
NumPy的核心是ndarray東西，它是一個可能存儲多維數組的高效容器。與Python內置的列表比擬，ndarray在內存利用跟操縱速度上都有明顯上風。
import numpy as np
# 創建一維數組
array_1d = np.array([1, 2, 3, 4])
# 創建二維數組
array_2d = np.array([[1, 2], [3, 4]])
2. 數學函數跟線性代數
NumPy供給了豐富的數學函數跟線性代數操縱，包含三角函數、指數、對數、統計函數、矩陣運算等。
import numpy as np
# 矩陣乘法
result = np.dot(array_2d, array_2d)
# 求矩陣的逆
inverse = np.linalg.inv(array_2d)
3. 高效數組操縱
NumPy支撐高效的數組操縱，如索引、切片、迭代等。
import numpy as np
# 索引
print(array_2d[0, 1]) # 輸出 2
# 切片
print(array_2d[:, 1:]) # 輸出 [[2 3] [4 4]]
# 迭代
for row in array_2d:
print(row)
NumPy的安裝方法
NumPy可能經由過程Python的擔保理器pip停止安裝。
pip install numpy
或許，妳也可能從NumPy的官方網站下載源代碼，然掉落隊行編譯安裝。
NumPy的常用操縱
1. 創建數組
NumPy供給了多種創建數組的方法，如np.array()、np.zeros()、np.ones()等。
import numpy as np
# 創建全零數組
zero_array = np.zeros((3, 4))
# 創建全1數組
one_array = np.ones((2, 2))
# 創建牢固值數組
full_array = np.full((2, 3), 7)
# 創建單位矩陣
identity_matrix = np.eye(4)
2. 數組操縱
NumPy支撐多種數組操縱，如數學運算、比較運算、邏輯運算等。
import numpy as np
# 數學運算
add_result = array_2d + array_2d
# 比較運算
compare_result = array_2d > array_2d
# 邏輯運算
logical_result = np.logical_and(compare_result[0], compare_result[1])
3. 數組索引與抉擇
NumPy支撐多種索引跟抉擇方法，如切片、布爾索引、整數索引等。
import numpy as np
# 切片
print(array_2d[0, :]) # 輸出 [1 2]
# 布爾索引
print(array_2d[array_2d > 2]) # 輸出 [[3 4]]
# 整數索引
print(array_2d[0, [1, 2]]) # 輸出 [2 3]
NumPy與其他庫的集成
NumPy可能與其他Python庫（如SciPy、Pandas、Matplotlib等）停止集成，實現更富強的功能。
import numpy as np
import pandas as pd
# 創建NumPy數組
array = np.array([1, 2, 3, 4])
# 創建Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(array, columns=['Data'])
# 繪製圖表
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(df['Data'])
plt.show()
總結
NumPy是Python頂用於科學打算的重要東西，它供給了高效的多維數組東西、豐富的數學函數以及高效的數組操縱。經由過程本文的介紹，信賴妳曾經對NumPy有了更深刻的懂得。盼望本文能幫助妳在科學打算、數據分析、呆板進修等範疇更好地應用NumPy。