NumPy 的一个重要部分是能够执行快速的逐元素运算，包括基本算术（加法，减法，乘法等），和更复杂的运算（三角函数，指数函数和对数函数等）。Pandas 从 NumPy 继承了大部分功能，我们在“NumPy 数组上的计算：通用函数”中介绍的ufunc对此至关重要。
计算这百万个操作并存储结果需要几秒钟！甚至现在的手机的处理速度都以Giga-FLOPS衡量时（即每秒数十亿次数字运算）。 不过事实证明，这里的瓶颈不是操操作系统作本身，而是CPython在循环的每个循环中必须执行的类型检查和函数分派。 每次计算倒数时，Python都会首先检查对象的类型，并动态查找要用于该类型的正确函数。如果我们使用的是已编译的代码（静态语言的优势），则在代码执行之前便会知道此类型规范，并且可以更有效地计算结果。
Numpy简介 python标准库中的列表(list)可以当数组用，支持动态内存分配和垃圾收集，列表元素可以是任何对象，功能强大！ 列表的缺点： 慢：循环时有各种下标检查和类型检查 占内存多：保存的是对象+指针 NumPy的优点： 两大法宝：多维数组ndarray和通用函数ufunc 面向数值计算，速度快（内置函数逼近c语言） NumPy官方提供丰富的中文资源 如何使用Numpy等python第三方软件包？（如何开外挂？） 先导入再使用，没导入就没法用 如何导入？用import 被import的可以是通过c
本节介绍如何使用布尔掩码，来检查和操作 NumPy 数组中的值。当你想要根据某些标准，提取，修改，计算或以其他方式操纵数组中的值时，掩码会有所帮助：例如，你可能希望计算大于某个值的所有值，或者可能删除高于某些阈值的所有异常值。
Numba 的 @vectorize 装饰器可以将以标量为输入的的python函数编译为类似Numpy的 ufuncs。创建一个传统的NumPy ufunc并不是最简单的过程，它可能需要编写一些C代码。Numba让这很容易。使用@vectorize装饰器 ，Numba可以将纯Python函数编译成ufunc，该ufunc在NumPy数组上运行的速度与用C编写的传统ufunc一样快。
如果要对嵌套列表进行数组运算，可以使用循环来完成。例如，要为嵌套列表中的每一个元素都加上 1，可以使用下面的嵌套列表推导式
更新：优化了代码，理由numpy的ufunc函数功能替换了之前的双重for循环，测试图片大小为692*1024*3，优化前运行时间为6.9s，优化后为0.8s。
想要有效的掌握数据驱动科学和计算需要理解数据是如何存储和处理的。本节将描述和对比数组在 Python 语言中和在 NumPy 中是怎么处理的，NumPy 是如何优化了这部分的内容。
除非显式说明，np.array会尝试为新建的这个数组判断一个较为合适的数据类型。数据类型保存在特殊的dtype对象中。比如上面的两个例子中。我们有：
vectorize（）允许您编写一次只能处理一个元素的UFUNC，但guvectorize（）装饰器将这一概念更进一步，允许您编写可以处理任意数量的输入数组元素的UFUNC，并获取和返回不同维度的数组。
函数描述用法abs fabs计算 整型/浮点/复数 的绝对值 对于没有复数的快速版本求绝对值np.abs() np.fabs()sqrt计算元素的平方根。等价于array ** 0.5np.sqrt()square计算元素的平方。等价于 array **2np.squart()exp计算以自然常数e为底的幂次方np.exp()log log10 log2 log1p自然对数(e) 基于10的对数 基于2的对数 基于log(1+x)的对数np.log() np.log10() np.log2() np.log1p()sign计算元素的符号：1：正数 0：0 -1：负数np.sign()ceil计算大于或等于元素的最小整数np.ceil()floor计算小于或等于元素的最大整数np.floor()rint对浮点数取整到最近的整数，但不改变浮点数类型np.rint()modf分别返回浮点数的整数和小数部分的数组np.modf()isnan返回布尔数组标识哪些元素是 NaN （不是一个数）np.isnan()isfinite isinf返回布尔数组标识哪些元素是有限的（non-inf, non-NaN）或无限的np.isfiniter() np.isinf()cos, cosh, sin sinh, tan, tanh三角函数 arccos, arccosh, arcsin, arcsinh, arctan, arctanh反三角函数 logical_and/or/not/xor逻辑与/或/非/异或 等价于 ‘&’ ‘|’ ‘!’ ‘^’测试见下方
在这篇附录中，我会深入NumPy库的数组计算。这会包括ndarray更内部的细节，和更高级的数组操作和算法。 这章包括了一些杂乱的章节，不需要仔细研究。 A.1 ndarray对象的内部机理 NumPy的ndarray提供了一种将同质数据块（可以是连续或跨越）解释为多维数组对象的方式。正如你之前所看到的那样，数据类型（dtype）决定了数据的解释方式，比如浮点数、整数、布尔值等。 ndarray如此强大的部分原因是所有数组对象都是数据块的一个跨度视图（strided view）。你可能想知道数组视图arr[
在过去的十年中，Python 已成为科学计算中最受欢迎的编程语言之一。 其成功的原因很多，随着您着手本书，这些原因将逐渐变得明显。 与许多其他数学语言（例如 MATLAB，R 和 Mathematica）不同，Python 是一种通用编程语言。 因此，它为构建科学应用并将其进一步扩展到任何商业或学术领域提供了合适的框架。 例如，考虑一个（某种）简单的应用，该应用要求您编写软件并预测博客文章的受欢迎程度。 通常，这些是您要执行此操作的步骤：
参考链接： Python中的numpy.apply_along_axis 转：http://blog.csdn.net/lsjseu/article/details/20359201?utm_sour
Numpy:是Numerical Python的简称，它是目前Python数值计算中最为基础的工具包，Numpy是用于数值科学计算的基础模块，不但能够完成科学计算的任而且能够用作高效的多维数据容器,可用于存储和处理大型矩阵。Numpy的数据容器能够保存任意类型的数据，这使得Numpy可以无缝并快速地整合各种数据。Numpy本身并没有提供很多高效的数据分析功能。理解Numpy数组即数组计算有利于更加高效地使用其他如pandas等数据分析工具。
ufunc是universal function的缩写，它是一种能对数组的每个元素进行操作的函数。NumPy内置的许多ufunc函数都是在C语言级别实现的，因此它们的计算速度非常快。让我们来看一个例子：
numpy中最主要的对象是同质数组array，也就是说数组中的元素类型都是一样的。数组的维度也称之为axis，axis的的个数称之为秩rank。
通用函数ufunc是⼀种对ndarray中的数据执⾏元素级运算的函数，它接受一个或者多个标量值，输出一个或者多个标量值。 sqrt：开平方 square：平方 exp：求e指数 add：求和 max、min、mean：聚合函数 abs：求绝对值 log：默认底数是 sign：符号函数，整数是1，负数是-1 subtract(x,y)：两个数组中对应的元素相减 ---- import numpy as np from numpy import pi a = np.arange(4) a array([0
在阅读这个教程之前，你多少需要知道点python。如果你想重新回忆下，请看看Python Tutorial.
NumPy的主要对象是同种元素的多维数组。这是一个所有的元素都是一种类型、通过一个正整数元组索引的元素表格(通常是元素是数字)。在NumPy中维度(dimensions)叫做轴(axes)，轴的个数叫做秩(rank)。
转自 http://blog.chinaunix.net/uid-21633169-id-4408596.html
导读：在数据分析当中，Python用到最多的第三方库就是Numpy。本文内容是「大数据DT」内容合伙人王皓阅读学习《Python 3智能数据分析快速入门》过后的思考和补充，结合这本书一起学习，效果更佳。
ndarray概述 创建n维数组 接收的是列表类型，所有元素类型必须相同 shape表示各维度大小的元组 dtype表示数组数据类型对象
本章是关于特殊数组和通用函数的。 这些是您每天可能不会遇到的主题，但是它们仍然很重要，因此在此需要提及。**通用函数（Ufuncs）**逐个元素或标量地作用于数组。 Ufuncs 接受一组标量作为输入，并产生一组标量作为输出。 通用函数通常可以映射到它们的数学对等物上，例如加法，减法，除法，乘法等。 这里提到的特殊数组是基本 NumPy 数组对象的所有子类，并提供其他功能。
到目前为止，我们一直在讨论 NumPy 的一些基本要点；在接下来的几节中，我们将深入探讨 NumPy 在 Python 数据科学领域如此重要的原因。也就是说，它为数据数组的最优计算，提供了一个简单而灵活的接口。
数据的世界是新奇的，美妙的。但是如果你对它不感兴趣，那它就是一个枯燥无趣的东西了。
它不仅是Python中使用最多的第三方库，而且还是SciPy、Pandas等数据科学的基础库。它所提供的数据结构比Python自身的“更高级、更高效”，可以这么说，NumPy所提供的数据结构是Python数据分析的基础。
翻译：YingJoy 网址： https://www.yingjoy.cn/ 来源： https://github.com/rougier/numpy-100 全文： https://github.com/yingzk/100_numpy_exercises ---- 接上文: 100个Numpy练习【1】 接上文: 100个Numpy练习【2】 ---- Numpy是Python做数据分析必须掌握的基础库之一，非常适合刚学习完Numpy基础的同学，完成以下习题可以帮助你更好的掌握这个基础库。 Pyth
numpy用于操作数组，数组中的元素最常见的就是字符串和数值两种类型，本文针对数值型的数组，总结归纳了常用的数学运算和统计的函数。
float16('f2')，float32('f4')，float64('f8')
NumPy数组的计算：通用函数缓慢的循环通用函数介绍探索Numpy的通用函数高级通用函数的特性聚合：最小值、 最大值和其他值数组值求和最大值和最小值其他聚合函数
实际上，标准的Python中，用列表保存数组的值。由于列表中的元素是任意的对象，所以列表中list保存的是对象的指针。虽然在Python编程中隐去了指针的概念， 但是数组有指针，Python的列表list其实就是数组。这样如果我们要保存一个简单的数组 [0,1,2],就需要有3个指针和3个整数对象，这样对于Python来说是非常不经济 的，浪费了内存和计算时间。
Numpy是Python做数据分析必须掌握的基础库之一，非常适合刚学习完Numpy基础的同学，完成以下习题可以帮助你更好的掌握这个基础库。
# 来源：NumPy Cookbook 2e ch6 创建通用函数 from __future__ import print_function import numpy as np # 我们需要定义对单个元素操作的函数 def double(a): return 2 * a # frompyfunc（或者 vectorize） # 将其转换为对数组每个元素操作的函数 ufunc = np.frompyfunc(double, 1, 1) print("Result", ufunc(np.
译者注：本文介绍了六种编程范式，提到了不少小众语言，作者希望借此让大家更多的了解一些非主流的编程范式，进而改变对编程的看法。以下为译文： 时不时地，我会发现一些编程语言所做的一些与众不同的事情，也因此改变了我对编码的看法。在本文，我将把这些发现分享给大家。 这不是“函数式编程将改变世界”的那种陈词滥调的博客文章，这篇文章列举的内容更加深奥。我敢打赌大部分读者都没有听说过下面这些语言和范式，所以我希望大家能像我当初一样，带着兴趣去学习这些新概念，并从中找到乐趣。 注：对于下面讲到的大多数语言，我拥有的经验
##1、处理包含数据的文件 最近利用Python读取txt文件时遇到了一个小问题，就是在计算两个np.narray()类型的数组时，出现了以下错误：
由于NumPy提供了一个简单易用的C API，因此很容易将数据传递给由低级语言编写的外部库，外部库也能以NumPy数组的形式将数据返回给Python。这个功能使Python成为一种包装C/C++/Fortran历史代码库的选择，并使被包装库拥有一个动态的、易用的接口。
NumPy（Numerical Python的简称）是Python数值计算最重要的基础包。大多数提供科学计算的包都是用NumPy的数组作为构建基础。 NumPy的部分功能如下： ndarray，一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组。 用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数（无需编写循环）。 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具。 线性代数、随机数生成以及傅里叶变换功能。 用于集成由C、C++、Fortran等语言编写的代码的A C API。 由于NumPy提供了一个
1. 学习目标 学会使用 NumPy 的三角函数(sin()、cos()、tan())； 学会使用 NumPy 的反三角函数(arcsin()、arccos()、arctan())； 2. 三角函数输入参数说明 参数 说明 x array_like 表示角度，以弧度为单位(2π = 360°) 注意：此处输入的是弧度，需要通过 np.pi 将角度转成弧度进行输入 。 out ndarray，None，或 ndarray 和 None 可选。表示存储结果的位置。如果提供，它必须具有输入广播到的形状。如果未提供
DataFrame 就像带索引的 Series 字典，提取、设置、删除列的操作与字典类似：
与许多矩阵语言不同，乘法运算符 * 的运算在NumPy数组中是元素级别的。矩阵乘积可以使用 dot 函数或方法执行：
✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页：小嗷犬的博客 🍊个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。 🥭本文内容：Python 数据处理：NumPy库 ---- Python 数据处理：NumPy库 1.NumPy简介 2.NumPy的ndarray：一种多维数组对象 2.1 创建ndarray 2.2 ndarray的数据类型 2.3 NumPy数组的运算 2.4 基本的索引和切片 2.5 切片索引 2.6 布尔型索引 2
让我们开始吧。 我们将在不同的操作系统上安装 NumPy 和相关软件，并看一些使用 NumPy 的简单代码。 本章简要介绍了 IPython 交互式 shell。 SciPy 与 NumPy 密切相关，因此您将看到 SciPy 名称出现在此处和那里。 在本章的最后，您将找到有关如何在线获取更多信息的指南，如果您陷入困境或不确定解决问题的最佳方法。
Pandas 数据操作 import pandas as pd Series索引 ser_obj = pd.Series(range(5), index = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']) ser_obj.head() a 0 b 1 c 2 d 3 e 4 dtype: int32 行索引 # 行索引 ser_obj['a'] #等同描述ser_obj[0] 0 切片索引可以按照默认索引号，也可以按照实际索引值 # 切片索引（按索引号） ser_obj[
文章目录 1. numpy指南 1.1. 安装 1.2. 创建 1.2.1. array 1.2.2. arange 1.2.3. reshape 1.2.4. linspace 1.2.5. logspace 1.3. 存取数据 1.3.1. 下标存取 1.3.2. 使用整数序列 1.4. ufunc numpy指南 numpy是一个能够处理多维数组的库，虽然python中也内置了处理数组的库，但是这个并不能满足大数据时代的需求，因此产生了可以处理多维数组的numpy 安装 pip inst
说明本文主要是关于Numpy的一些总结，包括他们的一些运算公式，我整理一下方便日后查阅公式!
NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。这种扩展库可以用来存储和处理大型多维矩阵，比Python自身的列表结构要高效很多。
NumPy是Python数据科学生态中重要的基础成员，其中有几个概念比较tricky，简单记录之。更佳阅读体验，可移步NumPy核心概念。
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