1. 引言

本文主要介绍Python中专门用于数据处理的库--Numpy,使用它可以快速地构建复杂的矩阵操作。
闲话少说,我们直接开始吧!

2. 什么是Numpy?

Numpy是Numerical Python的缩写,它包含多维矩阵对象和多种数据操作函数。使用Numpy,可以方便地对数据执行数学和逻辑运算。
在Python中,我们经常需要使用数组进行操作,但它们处理起来很慢。NumPy旨在提供一个比传统Python列表快50倍的数组对象。NumPy中的数组对象称为ndarray,它提供了许多功能强大的函数,使得使用ndarray非常容易。矩阵操作在数据科学中非常常见,同时在数据处理中,速度和资源非常重要。

3. 如何安装Numpy?

在Python中安装Numpy非常简单,只需要使用pip进行安装即可。相关命令如下:

pip install numpy

以下为一个介绍Numpy如何工作的简单例子,如下:

【Python】Numpy简明教程_数组

4. Numpy中的数据类型

Numpy支持很多数据类型,比如int64代表有符号64位整数,float32标识有符号32位浮点数。同时,Numpy数组对象中,有一个​​dtype​​的成员变量可以返回对应数组数据的类型。

样例代码如下:【Python】Numpy简明教程_python_02

5. Numpy中的数据维度

Numpy数组对象中,有一个​​ndim​​的成员变量可以返回一个整数,用于表示矩阵的纬度。

样例代码如下:

【Python】Numpy简明教程_python_03

同时,矩阵对象的成员变量​​shape​​可以表示每个维度的大小,同时成员变量​​size​​可以表示元素的个数,样例代码如下:

【Python】Numpy简明教程_python_04

6. Numpy中的Reshape

在Numpy中,我们也可以改变矩阵的形状,通常使用​​reshape()​​函数来进行操作。

示例图像如下:

【Python】Numpy简明教程_python_05


样例代码如下:

【Python】Numpy简明教程_数组_06

7. Numpy中的切片操作

在Python中,切片操作通常意味着将元素从矩阵中将一个索引到另一个索引取出,我们一般传递给切片操作的索引的形式为:​​[start:end]​

当然我们有时候也会定义相应的步长,形式为:​​[start:end:step]​

一维矩阵示例的样例代码如下:

【Python】Numpy简明教程_python_07

二维矩阵示例的样例代码如下:

【Python】Numpy简明教程_数组_08

8. Numpy中的转置操作

在Numpy中,经常使用​​np.transpose()​​函数来将一个矩阵的行和列进行转置运算。我们来看以下例子:

【Python】Numpy简明教程_python_09

9. Numpy中的算术运算

在Numpy中,我们可以对矩阵所有元素进行相应的算术运算。比如:
我们可以使用 ​​sum()​​函数来对矩阵中所有元素进行求和,使用​​min()​​函数来求矩阵中所有元素的最小值,同时使用​​max()​​函数来求矩阵中所有元素的最大值。

样例代码如下:

【Python】Numpy简明教程_成员变量_10

10. Numpy中的mean()函数

在Numpy中,我们当然也可以使用​​mean()​​函数来对全部或者某一纬度上的所有元素进行求平均值的操作。

样例代码如下:

【Python】Numpy简明教程_成员变量_11

此外,该函数的参数​​axis​​,当其取值​​axis=0​​时表示按列求均值,同时当其取值为​​axis=1​​时表示按行求均值。

样例代码如下:

【Python】Numpy简明教程_数组_12

11. Numpy中的concatenate()函数

在Numpy中,我们通常使用​​np.concatenate()​​函数来将一系列矩阵按照某个纬度进行拼接,就像拼积木一样,示例图像如下:

【Python】Numpy简明教程_数组_13

该函数的语法如下:

numpy.concatenate((arr1, arr2, …), axis=0, out=None)

样例如下:

【Python】Numpy简明教程_成员变量_14

同时,按照特定维度进行拼接的示例如下:

【Python】Numpy简明教程_数组_15

12. 总结

本文对Python中常见的基础函数进行了简单的总结,并给出了相应的样例代码。
您学废了吗?

【Python】Numpy简明教程_数组_16

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【Python】Numpy简明教程_python_17