python numpy教程

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python numpy教程，一起来看看吧：

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。2005年，Travis Oliphant通过将Numarray的功能集成到Numeric包中来创建NumPy包，这个开源项目有很多贡献者。

NumPy 操作

使用NumPy，开发人员可以执行以下操作：

数组的算数和逻辑运算。

傅立叶变换和用于图形操作的例程。

与线性代数有关的操作。 NumPy 拥有线性代数和随机数生成的内置函数。

NumPy – MatLab 的替代之一

NumPy 通常与 SciPy（Scientific Python）和 Matplotlib（绘图库）一起使用。 这种组合广泛用于替代 MatLab，是一个流行的技术计算平台。 但是，Python 作为 MatLab 的替代方案，现在被视为一种更加现代和完整的编程语言。

NumPy 是开源的，这是它的一个额外的优势。

NumPy - Ndarray 对象

NumPy 中定义的最重要的对象是称为 ndarray 的 N 维数组类型。 它描述相同类型的元素集合。 可以使用基于零的索引访问集合中的项目。

ndarray中的每个元素在内存中使用相同大小的块。 ndarray中的每个元素是数据类型对象的对象（称为 dtype）。

从ndarray对象提取的任何元素（通过切片）由一个数组标量类型的 Python 对象表示。 下图显示了ndarray，数据类型对象（dtype）和数组标量类型之间的关系。

Ndarray

ndarray类的实例可以通过本教程后面描述的不同的数组创建例程来构造。 基本的ndarray是使用 NumPy 中的数组函数创建的，如下所示：

numpy.array

它从任何暴露数组接口的对象，或从返回数组的任何方法创建一个ndarray。

numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0)

示例1：

import numpy as np a = np.array([1,2,3])  print a

输出如下：

[1, 2, 3]

示例2：

# 多于一个维度  import numpy as np a = np.array([[1,  2],  [3,  4]])  print a

输出如下：

[[1, 2]  [3, 4]]

示例3：

# 最小维度  import numpy as np a = np.array([1,  2,  3,4,5], ndmin =  2)  print a

输出如下：

[[1, 2, 3, 4, 5]]

示例4：

# dtype 参数  import numpy as np a = np.array([1,  2,  3], dtype = complex)  print a

输出如下：

[ 1.+0.j,  2.+0.j,  3.+0.j]