Python的NumPy库使用详解
2024.01.17 10:32浏览量:9简介:NumPy是Python中用于处理数组和矩阵运算的强大库,它提供了高效的多维数组对象和一系列操作这些数组的函数。本文将详细介绍NumPy库的使用方法和应用场景。
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NumPy是Python中用于处理数组和矩阵运算的强大库,它提供了高效的多维数组对象和一系列操作这些数组的函数。NumPy在科学计算、数据分析、机器学习等领域有着广泛的应用。下面我们将详细介绍NumPy库的使用方法和应用场景。
一、创建数组
在NumPy中,可以使用array()函数创建数组。括号内可以是列表、元组等数据类型。例如:
- 创建一维数组
输出结果:import numpy as np
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 使用列表创建一维数组
print(arr1)
[1 2 3 4 5]
- 创建多维数组
输出结果:arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) # 使用二维列表创建二维数组
print(arr2)
除了使用列表创建数组外,还可以使用元组、字符串等数据类型创建数组。例如:[[1 2 3] [4 5 6] [7 8 9]]
输出结果:ar3 = np.array((1, 2, 3, 4, 5)) # 使用元组创建一维数组
ar4 = np.array('hello') # 使用字符串创建一维数组
print(ar3)
print(ar4)
二、特殊数组的创建[1 2 3 4 5]
['h' 'e' 'l' 'l' 'o']
NumPy还提供了一些特殊数组的创建函数,例如arange()和linspace()。这些函数可以帮助我们快速创建指定间隔或数量的数值数组。 - arange()函数类似于Python标准库中的range()函数,可以在给定间隔内返回均匀间隔的值。例如:
输出结果:arange_arr = np.arange(10) # 创建一个包含0到9的整数数组
print(arange_arr)
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
- linspace()函数返回在给定间隔上计算的均匀间隔的样本数。它可以指定样本数、是否包含端点以及数据类型等参数。例如:
输出结果:linspace_arr = np.linspace(0, 10, num=5) # 在0到10的间隔上创建5个均匀间隔的样本,不包含端点
print(linspace_arr)
三、数组运算和数学函数[2. 5.25 8.5 11.75]
NumPy不仅提供了强大的数组创建功能,还针对数组运算提供了大量的数学函数。这些函数可以对数组进行各种运算,如加法、减法、乘法、除法等。此外,NumPy还支持广播机制,可以实现不同形状的数组之间的运算。例如:
```python
ar1 = np.array([1, 2, 3]) # 一维数组
ar2 = np.array([4, 5, 6]) # 一维数组
a_sum = ar1 + ar2 # 加法运算,结果为[5,7,9]
a_sub = ar1 - ar2 # 减法运算,结果为[-3,-3,-3]
a_mul = ar1 * ar2 # 乘法运算,结果为[4,10,18]
a_div = ar1 / ar2 # 除法运算,结果为[0.25,0.4,0.5]
p.set_printoptions(precision=2) # 设置打印选项,保留两位小数输出

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