NumPy（Numerical python）是一個強(qiáng)大的 Python 庫，它提供了用于科學(xué)計算和數(shù)據(jù)處理的高級工具。它因其在處理多維數(shù)組（稱為 n 維數(shù)組）方面的能力而聞名，使其成為數(shù)據(jù)科學(xué)家、研究人員和工程師的首選工具。
安裝和導(dǎo)入
要在 Python 中使用 NumPy，請使用 pip 安裝它：
pip install numpy
登錄后復(fù)制
然后，在你的代碼中導(dǎo)入它：
import numpy as np
登錄后復(fù)制
基本數(shù)據(jù)類型
NumPy 提供了多種數(shù)據(jù)類型來存儲不同類型的數(shù)據(jù)，包括：
整數(shù)類型： int8、int16、int32 和 int64
浮點類型： float16、float32 和 float64
復(fù)數(shù)類型： complex64 和 complex128
布爾類型： bool
創(chuàng)建數(shù)組
NumPy 數(shù)組是表示多維數(shù)據(jù)的對象。你可以使用以下方法創(chuàng)建數(shù)組：
從列表或元組： np.array()
從標(biāo)量值： np.full() 和 np.ones()
從文件： np.loadtxt()
使用 NumPy 函數(shù)： np.arange()、np.linspace() 和 np.random.rand()
數(shù)組操作
NumPy 提供了廣泛的數(shù)組操作函數(shù)，包括：
算術(shù)運算： 加法 (+)、減法 (-)、乘法 (*) 和除法 (/)
邏輯運算： 等于 (==)、不等于 (!=)、大于 (>) 和小于 (<)
數(shù)組操作： 求和、平均值、最大值和最小值
布爾掩碼： 從數(shù)組中選擇元素
索引和切片
你可以使用索引和切片來訪問數(shù)組中的元素：
索引： 使用方括號 ([])
切片： 使用冒號 (:)
廣播
廣播是 NumPy 的一項強(qiáng)大功能，它允許對不同形狀的數(shù)組執(zhí)行按元素操作。
其他有用功能
除了數(shù)組操作外，NumPy 還提供許多其他有用功能，包括：
線性代數(shù)： 矩陣乘法、特征值和特征向量
隨機(jī)數(shù)生成： 生成各種分布的隨機(jī)數(shù)
文件輸入/輸出： 保存和加載數(shù)組
優(yōu)化： 用于科學(xué)計算的優(yōu)化工具
示例
以下是一個使用 NumPy 計算簡單統(tǒng)計信息的示例：
import numpy as np
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print("平均值：", np.mean(data))
print("標(biāo)準(zhǔn)差：", np.std(data))
登錄后復(fù)制
結(jié)論
NumPy 是一個多功能而強(qiáng)大的工具，它提供了廣泛的數(shù)據(jù)處理功能。它的易用性、高效性和強(qiáng)大性使其成為科學(xué)計算和數(shù)據(jù)分析的首選工具。
