平台网站建设可行报告,天下第一社区在线观看 welcome,做网站的公司重庆,成都互联网公司数量排名【数据分析#xff1a;工具篇】NumPy#xff08;1#xff09;NumPy介绍NumPy介绍NumPy的特点数组的基本操作创建数组索引和切片数组运算NumPy介绍
NumPy#xff08;Numerical Python#xff09;是Python的一个开源的科学计算库#xff0c;它主要用于处理大规模的多维数组…
【数据分析工具篇】NumPy1NumPy介绍NumPy介绍NumPy的特点数组的基本操作创建数组索引和切片数组运算NumPy介绍
NumPyNumerical Python是Python的一个开源的科学计算库它主要用于处理大规模的多维数组以及矩阵操作。NumPy是在Python中进行科学计算的基础库许多其他的科学计算库都是基于NumPy进行开发的包括Scipy、Pandas等。
NumPy是Python中非常重要的科学计算库之一它提供了丰富的多维数组对象、高效的向量化计算、数组操作、数组切片和索引、广播机制、矩阵计算、随机数生成、通用函数、数学函数和统计函数、数据类型转换等各种强大的功能可以方便地进行数据处理、科学计算、统计分析和机器学习等任务。如果你想要在Python中进行数据科学或机器学习的任务那么学习和掌握NumPy是非常有必要的。
NumPy的核心是多维数组ndarray它可以用来表示向量、矩阵以及更高维的数组。NumPy中的数组操作都是在底层以C语言的形式实现的因此它非常高效。
NumPy的安装非常简单可以通过pip命令来安装例如
pip install numpy安装完成之后就可以在Python中导入NumPy
import numpy as npNumPy的特点
NumPy具有以下特点一些
多维数组对象NumPy最主要的特点是其多维数组对象ndarray这种数组可以存储任意类型的数据并且可以进行高效的数组计算。这种数组可以在一些数据分析和科学计算任务中替代传统的Python列表因为它的存储和计算效率更高。内置的数据类型NumPy支持多种数据类型包括整型、浮点型、复数、布尔型等可以根据不同的需求进行选择。随机数生成NumPy中的random模块提供了各种随机数生成函数例如rand()、randn()、randint()等可以生成各种不同类型的随机数这些随机数在模拟、实验和数据分析等任务中都非常有用。数据类型转换NumPy提供了各种数据类型转换函数可以将数组从一种数据类型转换成另一种数据类型例如astype()函数可以将数组的数据类型转换成指定的数据类型这些函数在数据预处理和清洗中经常使用。方便的数组索引和切片NumPy支持各种不同的数组切片和索引方式包括基于整数和布尔值的索引方式以及基于轴向的索引方式这使得数据的选择和处理变得更加方便和高效。数组操作NumPy提供了许多用于操作数组的函数例如reshape、concatenate、split、flatten等等。这些函数使得数组的操作变得更加容易和灵活。通用函数NumPy中的ufunc通用函数可以对数组进行逐元素操作例如exp()、log()、sin()、cos()等等这些函数在数学计算和科学计算中都经常使用。数学函数和统计函数NumPy提供了各种数学函数和统计函数例如sum()、mean()、median()、std()、var()等等可以方便地计算数组的各种统计量和数学函数值。广播机制广播机制是NumPy中一种非常重要的特点它可以使得不同形状的数组进行计算时它会自动将较小的数组进行复制和扩展以适应较大的数组形状避免了显式地进行循环操作从而使得数组之间的计算变得更加方便和高效。文件输入输出NumPy提供了各种文件输入输出函数例如load()、save()、savetxt()等可以方便地读取和保存多维数组数据这些函数对于数据分析和机器学习等领域非常有用。快速、高效NumPy是用C语言编写的因此可以快速地执行计算而且在内存使用方面也做了优化所以处理大型数据集时非常高效。内存管理NumPy提供了各种内存管理函数和方法例如reshape()、resize()、flatten()、ravel()等可以方便地操作数组的形状和大小避免了不必要的内存分配和拷贝。大数据处理NumPy中的数组可以处理大量的数据因为它使用了连续的内存块所以可以高效地处理大型数据集。高效的向量化计算NumPy支持向量化计算即在数组上进行运算而不是在单个元素上进行计算这种运算方式非常高效并且可以利用现代CPU的并行计算能力。因此如果你需要进行数组计算或矩阵计算那么NumPy是一个非常好的选择。矩阵计算除了多维数组的支持之外NumPy还提供了矩阵计算相关的函数和方法例如dot()函数可以实现矩阵乘法运算。这些函数和方法在科学计算和机器学习等领域中经常被使用。可以与其他科学计算库配合使用NumPy与其他许多Python科学计算库如SciPy、Pandas、Matplotlib等兼容性良好可以方便地与它们进行集成实现更加复杂的科学计算任务。可视化NumPy可以通过与Matplotlib等可视化库的集成实现数据可视化。可扩展性NumPy的底层代码是用C和Fortran编写的可以通过Cython等工具将Python代码转换为C代码从而提高代码的性能。开源和免费NumPy是开源和免费的软件可以在任何操作系统上使用并且可以自由地修改和分发。
数组的基本操作
创建数组
可以使用NumPy中的array函数来创建数组例如
a np.array([1, 2, 3])
print(a)输出结果为
[1 2 3]可以使用dtype参数来指定数组的数据类型
b np.array([1, 2, 3], dtypefloat)
print(b)输出结果为
[1. 2. 3.]可以使用zeros、ones、empty等函数来创建特定形状的数组。
生成全为0的数组。
c np.zeros((2, 3))
print(c)输出结果为
[[0. 0. 0.][0. 0. 0.]]生成全为1的数组。
d np.ones((2, 3))
print(d)输出结果为
[[1. 1. 1.][1. 1. 1.]]生成随机数。
e np.empty((2, 3), dtypenp.float64)
print(e)输出结果为
[[6.23042070e-307 3.56043053e-307 1.37961641e-306][2.22518251e-306 1.33511969e-306 1.24610383e-306]]索引和切片
可以使用整数索引和切片来访问数组中的元素例如
a np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(a[0])
print(a[1:3])输出结果为
1
[2 3]可以使用多维索引和切片来访问多维数组中的元素例如
b np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print(b[0, 0])
print(b[1:3, 1:3])输出结果为
1
[[5 6][8 9]]数组运算
可以使用NumPy中的各种函数来对数组进行运算例如
a np.array([1, 2, 3])
b np.array([4, 5, 6])
print(a b)
print(a - b)
print(a * b)
print(a / b)输出结果为
[5 7 9]
[-3 -3 -3]
[ 4 10 18]
[0.25 0.4 0.5 ]可以使用各种函数来对数组进行操作例如
a np.array([1, 2, 3])
print(np.sqrt(a))
print(np.exp(a))
print(np.sin(a))输出结果为
[1. 1.41421356 1.73205081]
[ 2.71828183 7.3890561 20.08553692]
[0.84147098 0.90929743 0.14112001]可以使用dot函数来进行矩阵乘法运算例如
a np.array([[1, 2], [3, 4]])
b np.array([[5, 6], [7, 8]])
print(np.dot(a, b))输出结果为
[[19 22][43 50]]
