Python入门教程(三十八)Python的NumPy库简介

以下是关于“Python入门教程(三十八)Python的NumPy库简介”的完整攻略。

一、什么是NumPy库

NumPy是Python中用于科学计算的一个第三方库，它能够处理各种数据类型，可用于储存和处理大型矩阵，以及矩阵运算和数据分析等。NumPy库是其他库和框架的基础，如Pandas、Scipy、Scikit-Learn和TensorFlow等。

二、安装NumPy库

通过pip安装NumPy库。

pip install numpy

三、使用NumPy库

1.创建数组

首先，我们需要了解NumPy中的数组，它是一种类似于Python列表（list）的数据结构，但展现在内存中的形式却有所不同。

我们可以使用numpy.array函数来创建数组，用法如下：

import numpy as np

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

输出结果为：

[1 2 3 4 5]

也可以创建二维数组，用法如下：

arr2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr2d)

输出结果为：

[[1 2 3]
 [4 5 6]]

2.数组的属性

NumPy数组的重要属性包括：ndim、shape和size。

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr.ndim)     # 数组的维度
print(arr.shape)    # 数组的形状
print(arr.size)     # 数组的元素总数

输出结果为：

2
(2, 3)
6

3.数组的基本操作

NumPy数组的基本操作有：索引、切片和迭代。

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr[0])       # 索引
print(arr[1:3])     # 切片
for x in arr:
    print(x)        # 迭代

输出结果为：

1
[2 3]
1
2
3
4
5

4.数组的方法

NumPy数组的主要方法有：reshape、concatenate、min、max、sum等。

# reshape方法
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
newarr = arr.reshape(2, 3)
print(newarr)
# 输出结果为：
# [[1 2 3]
#  [4 5 6]]

# concatenate方法
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])
arr = np.concatenate((arr1, arr2))
print(arr)
# 输出结果为：
# [1 2 3 4 5 6]

# min、max、sum方法
arr = np.array([3, 4, 2, 1, 5, 7, 6])
print(np.min(arr))      # 最小值
print(np.max(arr))      # 最大值
print(np.sum(arr))      # 数组的总和

输出结果为：

1
7
28

四、示例说明

1.使用NumPy库进行矩阵乘法

m1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
m2 = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
m3 = np.dot(m1, m2)   # 矩阵乘法
print(m3)
# 输出结果为：
# [[22 28]
#  [49 64]
#  [76 100]]

2.使用NumPy库进行矩阵求逆

m1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
m2 = np.linalg.inv(m1)   # 矩阵求逆
print(m2)
# 输出结果为：
# [[-2.   1. ]
#  [ 1.5 -0.5]]

以上就是关于“Python入门教程(三十八)Python的NumPy库简介”的完整攻略，希望对你有所帮助。