NumPy (全称:Numeric Python)是python的第三方模块,主要用于计算、处理一维或多维数组。 Numpy通常与Scipy(Python科学计算库),Matplotlib(Python绘图库),Pandas(Python数据处理)等组合使用,这样可以广泛的代替Matlab的使用。 2 为什么使用NumPy? Python中没有内置数组(array)类型,只有列表(list),但处理速度很慢,NumPy 旨...
像上图出现Successfully就说明我们的NumPy安装成功啦【示例1】arange函数测试环境安装 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 导入numpy模块,importnumpyasnp #as是取别名 a=np.arange(10)# 调用numpy模块中的arange函数,创建一个数组print(a)print(type(a))# 查看a的类型 下面是运行结果: 代码语...
Numpy 是一个开源的 Python 科学计算库,用于快速处理任意维度的数组。Numpy 支持常见的数组和矩阵操作,对于同样的数值计算任务,使用 NumPy 不仅代码要简洁的多,而且 NumPy 的性能远远优于原生 Python,基本是一两个数量级的差距起步,而且数据量越大,NumPy 的优势就越明显。 NumPy 最为核心的数据类型是ndarray,使用nda...
- numpy的统计函数 sum(a, axis = None) : 依给定轴axis计算数组a相关元素之和,axis为整数或者元组 mean(a, axis = None) : 同理,计算平均值 average(a, axis =None, weights=None) : 依给定轴axis计算数组a相关元素的加权平均值 std(a, axis = None) :同理,计算标准差 var(a, axis = None): ...
NumPy 是一个 Python 包。 它代表 “Numeric Python”。 它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库。 Numeric,即 NumPy 的前身,是由 Jim Hugunin 开发的。 也开发了另一个包 Numarray ,它拥有一些额外的功能。 2005年,Tr
numpy_array_from_tuple = np.array(tuple_data) print(f"从元组创建的 NumPy 数组: {numpy_array_from_tuple}") 2. 创建全零数组:np.zeros() np.zeros()函数可以创建一个指定形状和数据类型的数组,并用0 填充。 这就像木匠需要一批空白的木板,用于后续的雕刻和制作。
import numpy as np# 创建一维数组arr1 = np.array([1, 2, 3])# 创建二维数组arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])# 使用内置函数创建数组zeros = np.zeros((3, 3)) # 创建一个3x3的零矩阵ones = np.ones((2, 2)) # 创建一个2x2的单位矩阵 数组操作 NumPy提供了丰富的函...
1import numpy as np 3# 创建一个0到9的数组 4arr1 = np.arange(10) 5print(arr1) # [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] 7# 创建一个全是0的3x3数组 8arr2 = np.zeros((3, 3)) 9print(arr2) # [[0. 0. 0.] 10# [0. 0. 0.] ...
numpy的常用功能 创建数组：numpy提供了多种创建数组的方式，如使用arange、zeros、ones等函数创建特定规律的数组，或者从其他数据类型（如列表、元组等）转换得到数组。数组运算：numpy支持对数组进行各种数学运算，如加法、减法、乘法、除法等。这些运算可以针对整个数组进行，也可以针对数组的某个维度进行。统计与索引：...
numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True,retstep=False, dtype=None, axis=0)[source] start:起始数字 end:结束 Num:要生成的样本数,默认为50。 np.linspace(10,100,10)---array([ 10., 20., 30., 40., 50., 60., 70., 80., 90., 100.]...