NumPy是目前Python数值计算中最重要的基础包,优势是大数据量运算时速度快,比通常的python方法快10到100倍, 并且使用的内存更少。
下面是在Jupyter Notebook学习numpy的ndarray的笔记。
  1. #导入包
  2. import numpy as np
复制代码
  1. #生成随机数组
  2. data = np.random.randn(2,3)
  3. data
复制代码
QQ截图20210311101802.png


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共 4 个关于本帖的回复 最后回复于 2021-3-11 17:59

马涌河畔 金牌会员 发表于 2021-3-11 10:22:56 | 显示全部楼层
  1. #把数组的所有元素都乘以10
  2. data * 10
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  1. #数组的对应元素相加
  2. data + data
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QQ截图20210311102226.png


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马涌河畔 金牌会员 发表于 2021-3-11 10:34:50 | 显示全部楼层
一般我们都使用标准的NumPy导入方式: import numpy as np
当然也可以写: from numpy import * , 来省略每次使用时多写的一个np
但是最好还是用保持标准导入的方式, 因为numpy这个命名空间包含了大量与Python内建函数重名的函数, 比如min和max
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马涌河畔 金牌会员 发表于 2021-3-11 17:36:53 | 显示全部楼层
  1. #查看数组的维度
  2. data.shape
复制代码
  1. #查看数组的数据类型
  2. data.dtype
复制代码
QQ截图20210311173609.png


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Fuller 管理员 发表于 2021-3-11 17:59:57 | 显示全部楼层
在计算领域,数组不算啥,最重要的是矩阵,尤其是大规模矩阵的各种运算,比如,行化简求解线性方程组。

Python的计算能力不太行,估计NumPy会有很大提高。Fortran这种语言有很独特的处理矩阵的方法,好像Fortran是按列存的向量,C是按行存的二维数组。
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