PYTHON NUMPY(python numpy用法)简介

PYTHON NUMPY(python numpy用法)

摘要：本文主要介绍了Python numpy库的使用方法和功能，包括numpy.array的基本概念、numpy库的作用以及常用函数等。另外还会详细阐述numpy矩阵运算、矩阵求逆和寻找元素位置等方面的内容。

1. Python numpy.array

Python中通过使用numpy库可以创建多维数组，其中最重要的数据结构是ndarray（n-dimensional array），即多维数组。在使用numpy时，经常需要创建一个数组来存储数据，这就需要用到numpy.array()函数。该函数接受一个序列对象，并将其转换为ndarray对象。

例如：

# 导入numpy模块
import numpy as np

# 创建一维数组
a = np.array([1, 2, 3])
print(a)  # 输出：[1 2 3]

# 创建二维数组
b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(b)
"""
输出：
[[1 2 3]
 [4 5 6]]
"""

2. python numpy库的作用

python numpy库是进行科学计算必备工具之一，它提供了高性能的多维数组对象（ndarray）以及对这些数组进行操作所需的各种函数。通过使用numpy库，我们可以更加方便地进行数值计算、数据分析以及科学建模等工作。

numpy库的主要作用包括：

提供高性能的多维数组对象；
支持广播功能，可以对不同形状的数组进行运算；
内置大量的数学函数和操作符，如三角函数、指数函数、四则运算等；
支持线性代数和随机数生成等常用功能。

3. python numpy常用函数

Numpy库中有很多常用的函数，下面列举一些常见的函数及其使用方法：

a) 数组创建相关函数

- numpy.array()：将输入数据（列表或元组）转换为ndarray对象；
- numpy.zeros()：返回给定维度和类型的零数组；
- numpy.ones()：返回给定维度和类型的全1数组；
- numpy.arange()：返回一个从开始到结束（不包含结束）步长为指定值序列构成的ndarray对象。

b) 数组操作相关函数

- ndim属性：获取数组轴（维度）个数；
- shape属性：获取每个轴上元素个数组成的元组；
- reshape()方法：将原始数组重塑为新形状，并返回新形状ndarray对象。

c) 常用数学函数

- numpy.abs()：计算数组元素的绝对值；
- numpy.sin()：返回按元素计算的数组弧度正弦值；
- numpy.cos()：返回按元素计算的数组弧度余弦值；
- numpy.exp()：计算给定数字的指数函数。

4. python numpy矩阵运算

Numpy库提供了丰富的矩阵运算功能，例如加法、减法、乘法以及转置等。通过使用这些函数可以方便地进行矩阵运算和线性代数操作。

a) 矩阵加法和减法

# 导入numpy模块
import numpy as np

# 创建两个二维数组
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])

# 矩阵相加
c = a + b
print(c)
"""
输出：
[[ 6  8]
[10 12]]
"""

# 矩阵相减
d = a - b
print(d)
"""
输出：
[[-4 -4]
[-4 -4]]
"""

b) 矩阵乘法与转置

# 导入numpy模块
import numpy as np

# 创建两个二维数组
a = np.array([[1,2],[3,4]])
b = np.array([[5,6],[7,8]])

# 矩阵乘法
c = np.dot(a,b)
print(c)
"""
输出：
[[19 22]
 [43 50]]
"""

# 矩阵转置
d = a.T
print(d)
"""
输出：
[[1 3]
 [2 4]]
"""

总结：

本文主要介绍了Python numpy库的使用方法和功能，包括numpy.array的基本概念、numpy库的作用以及常用函数等。另外还详细讲解了numpy矩阵运算、矩阵求逆和寻找元素位置等方面的内容。通过学习和掌握这些知识，可以更加高效地进行科学计算和数据分析工作。

原文地址：http://www.twitterimage.com/jzq/131570.html