NumPy 教程学习笔记

NumPy是一个Python库，提供了多种用于处理数组的工具。它是将数据科学中的数值计算、科学和工程应用程序所需的所有功能集成到一个工具包中的基础库。以下是一些NumPy的常见用途：

数组创建

可以通过以下方式创建数组：

1. 从Python列表创建数组

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import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
print(a)

输出:

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[1 2 3]

2. 使用arange函数创建数组

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import numpy as np

a = np.arange(1, 10)
print(a)

输出:

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[1 2 3 4 5 6 7 8 9]

3. 创建全零数组

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import numpy as np

a = np.zeros((3, 4))
print(a)

输出:

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[[0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0.]]

4. 创建全1数组

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import numpy as np

a = np.ones((3, 4))
print(a)

输出:

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[[1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1.]]

数组操作

可以对数组进行多种操作：

1. 数组形状变换

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import numpy as np

a = np.arange(1, 10)
b = a.reshape((3, 3))
print(b)

输出:

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[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]

2. 数组转置

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import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = a.T
print(b)

输出:

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[[1 3]
 [2 4]]

3. 数组拼接

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import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6]])
c = np.concatenate((a, b), axis=0)
print(c)

输出:

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

数组运算

NumPy的数组运算非常方便，可以使用多种方法：

1. 数组加法

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import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
c = a + b
print(c)

输出:

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[5 7 9]

2. 数组减法

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import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
c = a - b
print(c)

输出:

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[-3 -3 -3]

3. 数组乘法

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import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
c = a * b
print(c)

输出:

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[ 4 10 18]

4. 数组除法

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import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
c = a / b
print(c)

输出:

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[0.25 0.4  0.5 ]

总结

本篇文章介绍了NumPy的常见用途，包括数组创建、数组操作和数组运算。以上只是一小部分常见用途，NumPy还有更多强大的功能等待探索。