标题中的英文首字母大写比较规范,但在python实际使用中均为小写。 2018年7月23日笔记
Python科学计算库:Numpy需要掌握的知识: 1.Numpy简介;2.Numpy程序包;3.简单的Numpy程序;4.为什么使用Numpy; 5.Numpy是什么;6.Numpy数据溢出;
Numpy是python语言中的科学计算库。 下文主要介绍数据科学工具包Numpy的基本用法,内容包括: 1.Numpy的ndarray多维数组创建 2.Numpy的ndarray多维数组索引切片访问 3.Numpy的ndarray多维数组的组合分割
集成开发环境为Jupyter notebook 语言及其版本为python3.6 安装numpy在cmd中运行命令:pip install numpy,如果电脑安装了最新版的anaconda,则自带jupyter notebook和numpy库。 集成开发环境如下图所示:
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两个一维矩阵做加法 matrix1 = [0,1,4] matrix2 = [0,1,8] matrix3 = [0,2,12]
#使用python原有的列表和推导式
matrix1 = [0,1,4]
matrix2 = [0,1,8]
matrix3 = [a+b for a,b in zip(matrix1,matrix2)]
print(matrix3,type(matrix3))
#使用numpy库计算
import numpy
matrix1 = numpy.arange(3) ** 2
matrix2 = numpy.arange(3) ** 3
matrix3 = matrix1 + matrix2
print(matrix3,type(matrix3))
代码及其运行结果如下图所示:
image_1cj3sskqr1t6p19dm1so8aodibh13.png-31.5kB
原因有以下3点: 1.对于同样的数值计算任务,由于Numpy能够直接对数组和矩阵进行操作,可以省略很多循环语句使用Numpy要比直接编写Python代码便捷得多; 2.Numpy中数组的存储效率和输入输出性能均远远优于Python中等价的数据结构; 3.Numpy的大部分代码都是用C语言写的,这使得Numpy比纯Python代码高效得多。
Numpy的全名为Numeric Python,是一个开源的科学计算库,它包括: 1.一个强大的N维数组对象ndarray;2.比较成熟的函数库; 3.用于整合C/C++和Fortran代码的工具包;4.实用的线性代数、傅里叶变换和随机生成函数。 Numpy支持高维度数组计算和矩阵计算,此外也针对了数组提供了大量的科学函数库。
import numpy as np
matrix = np.arange(1292) ** 3
print(matrix.dtype)
print(matrix[-3:])
print(2 ** 32 - 1291 ** 3)
代码及其运行结果如下图:
image_1cj3u1bb713t11jlkjsp1tmjih41t.png-15.8kB
从上面一段代码可以看出:1.np.arange方法产生的一个ndarray对象,对象中的元素默认为int32类型。
利用Numpy实现两个向量相乘的结果 有两种解答方法:1.利用np.dot方法,需要2个参数,1个参数数据类型为ndarray,长度要相同。 2.利用ndarray对象的dot方法,需要1个参数,参数数据类型为ndarray,长度要相同。 下面代码中有两种解答方法的示例。
import numpy as np
matrix1 = np.arange(10)
print(matrix1)
matrix2 = np.arange(10,20)
print(matrix2)
print(np.dot(matrix1,matrix2))
print(matrix1.dot(matrix2))