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NumPy（Numerical Python）是Python編程言語中一個功能富強的庫，專為數值打算而計劃。它供給了多維數組東西（ndarray），以及一系列用於數組操縱、數學函數跟科學打算的東西。以下是對於NumPy的具體介紹，幫助妳輕鬆控制數據處理與科學打算的秘籍。
NumPy簡介
NumPy的核心是ndarray東西，它是一個疾速、機動的多維數組構造，用於存儲跟處理大年夜型數值數據集。NumPy供給了一系列高效的數組操縱，包含數組創建、索引、切片、數學運算、線性代數運算等。
安裝NumPy
在利用NumPy之前，妳須要先安裝它。可能經由過程以下命令安裝：
pip install numpy
ndarray東西
NumPy的ndarray東西是NumPy庫的核心。它是一個可能存儲多維數組的數據構造，存在以下特點：
- 多維性：可能創建一維、二維乃至多維數組。
- 數據範例：支撐差別數據範例，如整數、浮點數、複數等。
- 疾速操縱：NumPy數組操縱平日比原生Python列錶快得多。
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
np.array()函數：
import numpy as np
# 創建一維數組
a = np.array([1, 2, 3, 4])
# 創建二維數組
b = np.array([[1, 2], [3, 4]])
- 利用
np.zeros()、np.ones()、np.full()等函數創建特定外形跟值的數組。
數組操縱
NumPy供給了豐富的數組操縱功能，以下是一些示例：
- 索引跟切片：
# 索引
print(b[0, 1]) # 輸出 2
# 切片
print(b[:, 1]) # 輸出 [2 4]
- 數學運算：
# 矩陣乘法
c = np.dot(a, b)
- 播送機制：
# 播送
print(a + b)
數學函數庫
NumPy供給了豐富的數學函數庫，包含：
- 三角函數：
np.sin(),np.cos(),np.tan() - 指數跟對數函數：
np.exp(),np.log(),np.log10() - 統計函數：
np.mean(),np.std(),np.max(),np.min()
線性代數運算
NumPy供給了線性代數運算的功能，包含：
- 矩陣乘法：
np.dot() - 矩陣求逆：
np.linalg.inv() - 特徵值跟特徵向量：
np.linalg.eig()
隨機數生成
NumPy供給了隨機數生成功能，包含：
- 均勻分布：
np.random.uniform() - 正態分布：
np.random.normal() - 正態分布的隨機整數：
np.random.randint()
總結
NumPy是一個功能富強的庫，可能幫助妳輕鬆處理數據跟停止科學打算。經由過程控制NumPy的基本操縱跟數學函數，妳將可能更高效地處理數據，並在科學打算範疇獲得更好的成果。