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Numpy是Python的一個(gè)開源數(shù)值計(jì)算擴(kuò)展程序庫(kù)，支持高級(jí)大量的維度數(shù)組與矩陣運(yùn)算，此外也針對(duì)數(shù)組運(yùn)算提供大量的數(shù)學(xué)函數(shù)庫(kù)。
安裝Numpy
在大多數(shù)情況下，我們使用Anaconda作為Python的發(fā)行版本，它自帶了Numpy以及其他很多常用的科學(xué)計(jì)算庫(kù)，如果你還沒有安裝Anaconda，可以訪問其官網(wǎng)下載并安裝。
導(dǎo)入Numpy模塊
在Python中，我們可以使用import語(yǔ)句來導(dǎo)入Numpy模塊：
import numpy as np
創(chuàng)建Numpy數(shù)組
創(chuàng)建Numpy數(shù)組的方式有很多，以下是一些常見的方式：
1、使用np.array()函數(shù)：這是最常用的創(chuàng)建Numpy數(shù)組的方式。
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(arr)
2、使用列表推導(dǎo)式：這種方式可以很方便地創(chuàng)建多維數(shù)組。
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print(arr)
3、使用numpy.arange()函數(shù)：這個(gè)函數(shù)可以創(chuàng)建一個(gè)等差數(shù)列。
arr = np.arange(0, 10, 2) print(arr)
Numpy數(shù)組的基本操作
Numpy數(shù)組有很多基本的操作，包括索引、切片、變形、統(tǒng)計(jì)等等，以下是一些常見的操作：
1、索引和切片：Numpy數(shù)組支持兩種類型的索引，一種是正向遞增的整數(shù)索引，另一種是反向遞減的整數(shù)索引。
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(arr[0]) # 輸出：1 print(arr[1]) # 輸出：5 print(arr[1:3]) # 輸出：[2, 3]
2、變形：Numpy提供了reshape()函數(shù)，可以改變數(shù)組的形狀。
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) print(arr.reshape((2, 3))) # 輸出：[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
3、統(tǒng)計(jì)：Numpy提供了很多統(tǒng)計(jì)函數(shù)，如sum()、mean()、max()、min()等。
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(np.sum(arr)) # 輸出：15 print(np.mean(arr)) # 輸出：3.0 print(np.max(arr)) # 輸出：5 print(np.min(arr)) # 輸出：1
Numpy數(shù)組的數(shù)學(xué)運(yùn)算
Numpy提供了豐富的數(shù)學(xué)函數(shù)庫(kù)，可以進(jìn)行各種復(fù)雜的數(shù)學(xué)運(yùn)算，以下是一些常見的運(yùn)算：
1、加法和減法：可以使用+和運(yùn)算符進(jìn)行加法和減法運(yùn)算。
arr1 = np.array([1, 2, 3]) arr2 = np.array([4, 5, 6]) print(arr1 + arr2) # 輸出：[5, 7, 9] print(arr1 arr2) # 輸出：[3, 3, 3]
2、乘法和除法：可以使用*和/運(yùn)算符進(jìn)行乘法和除法運(yùn)算。
arr1 = np.array([1, 2, 3]) arr2 = np.array([4, 5, 6]) print(arr1 arr2) # 輸出[4, 10, 18] print(arr1 / arr2) # 輸出：[0.25, 0.4, 0.5]
3、dot product（點(diǎn)積）：可以使用np.dot()函數(shù)進(jìn)行點(diǎn)積運(yùn)算。
arr1 = np.array([1, 2, 3]) arr2 = np.array([4, 5, 6]) print(np.dot(arr1, arr2)) # 輸出：32
歸納全文
以上就是關(guān)于Numpy數(shù)組的一些基本知識(shí)和操作，希望對(duì)你有所幫助，Numpy是一個(gè)非常強(qiáng)大的科學(xué)計(jì)算庫(kù)，還有很多其他的功能等待你去探索，如果你在使用過程中遇到任何問題，都可以查閱Numpy的官方文檔或者在網(wǎng)上搜索解決方案。
網(wǎng)站欄目：附加Numpy數(shù)組
文章URL：http://www.dlmjj.cn/article/ccoosdj.html
