NumPy
NumPy 是数据科学领域的一个强力工具,使得 python 在数学函数的实现和矩阵数组的运算上有着巨大的优势。
学习目标
- 掌握数组常用操作方法
- 掌握矩阵及相关函数的使用
- 掌握随机数函数的使用
- 熟悉其他常用函数
介绍
Numeric Python 的缩写,数值计算库
python 的列表速度慢
numpy 并行计算
强大的多维数组及吹了数组的函数集合 与 C/C++/FORTRRAN等代码整合工具 科学计算常用的线性代数运算、傅里叶变换、随机数模块等
优势
- 减少编程量
- 加运算效率
- C语言实现
- 查找、计算效率高
- 并行计算,避免类型插件
- 减少内存消耗
ndarray 对象
创建数组
特殊数组
numpy.zeros 全0数组 numpy.ones 全1数组 numpy.arrange 等间距数组 numpy.linspace 等间距数组
数据类型
float float16 complex_ complex64 ...
切片与索引
参数可以为负数
a[列,行]
索引 - a[1] 切片 - a[0:5],左闭又开 步长 - a[0:5:2] slice - slice(start,stop,step) - s = slice(0,5,2)
广播
对于不同形状的数组运算的处理能力, 对不同形状的数组,对较小的数组进行拓展,与交大的数组进行匹配