NumPy的安装及创建简单数组

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前言

NumPy是Python数组计算、矩阵运算和科学计算的核心库，它提供了一个高性能的数组对象，让我们轻松创建一维数组、二维数组和多维数组，及大量的函数和方法，帮助我们更轻松的进行运算。

一、NumPy是什么？

NumPy是Python语言的一个扩展程序库，支持大量高维数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy的核心功能是ndarray，它是一个高效多维数组，支持向量化运算、广播等操作。NumPy还提供了许多快速操作数组的函数和方法，包括排序、唯一性、矩阵操作、线性代数、傅里叶变换和统计分布等。NumPy被广泛应用于数据科学、机器学习、科学计算、图像处理等领域。

1、NumPy的优点

1. 快速且高效的数据处理：NumPy中使用的数组操作比Python中的列表操作要快得多。因此，当我们处理大量数字数据时，使用NumPy库可以节省很多时间和资源。

2. 数学函数：NumPy中包含了丰富的数学函数，如矩阵乘法、线性代数、概率分布等，可以帮助我们解决各种数学问题。

3. 数组操作：NumPy库中的数组对象提供了很多便捷方法，如排序、过滤、索引、统计等。这些功能让我们可以方便地进行数据操作和分析。

4. 多维数组：NumPy中的多维数组可以方便地表示矩阵、图像等数据类型，可以帮助我们处理更复杂的数据结构。

5. 与其他库的兼容性：NumPy库可以方便地与其他科学计算库进行集成，如Pandas，Matplotlib，SciPy等。

总的来说，使用NumPy库可以大大提高我们的代码效率，加快数据处理速度，并且提供丰富的数学和数组操作函数。

2、NumPy的的作用

NumPy是Python编程语言的一个开源数值计算库，它支持大量的数组和矩阵运算，可以用于解决各种科学和工程问题。NumPy能够处理一维和多维数组，提供了很多各种数学运算和函数库，包括矩阵运算、线性代数、傅里叶变换、随机数生成等等。NumPy还支持广播操作，能够快速高效地处理大型数据集。

NumPy在数据分析、机器学习、深度学习和各种科学计算领域都被广泛地应用。在数据科学和机器学习中，NumPy常常用于数据的预处理、数据清洗和数据转换。在深度学习中，NumPy通常用于前向和反向传播计算，以及卷积、标准化等常见操作。在科学计算中，NumPy可以用来处理、分析和可视化数据。

3、NumPy的应用领域

1. 数值计算和科学计算：NumPy提供了高效的数值计算和科学计算工具，用于处理数值数据、矩阵计算、数据分析和可视化等任务。

2. 数据分析和数据科学：NumPy是数据科学中必不可少的一部分，用来处理大规模数据集，进行特征提取、数据挖掘和机器学习等任务。

3. 人工智能和机器学习：NumPy提供了各种神经网络和机器学习算法的实现，结合其他Python库（如Keras、TensorFlow和PyTorch），可以构建强大的深度学习模型。

4. 数学和工程：NumPy提供了各种数学和工程计算功能，如傅里叶变换、信号处理、图像处理等。

5. 科学计算和物理学：NumPy支持数值模拟和科学计算，包括计算物理模型和仿真等。

总之，NumPy是Python生态系统中不可或缺的一部分，广泛应用于科学、工程和数据科学等各个领域。

二、安装步骤

1.pip安装

安装NumPy最简单的方法是使用pip工具，在命令行中输入如下代码（示例）：

pip install pip

Windows下的pip安装，代码如下（示例）：

python -m pip install numpy scipy matplotlib ipython jupyter pandas sympy nose -i https://pypi.douban.com/simple/

 2.在PyCharm开发环境中安装

（1）运行pycharm，点击File，选择Settings命令，打开Settings对话框，选择Project Interpreter选项，然后单击添加模块的“+”按钮。

（2）在搜索栏中输入需要添加的模块名称为numpy，然后选择需要安装的模块，点击Install Package按钮即可安装Numpy模块。

3.ubuntu安装

代码如下（示例）：

sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-matplotlib ipython ipython-notebook python-pandas python-sympy python-nose

三、安装验证

安装numpy后，可以通过以下方法验证是否安装成功：

1. 打开终端，在命令行中输入`python`

2. 在Python交互式界面中，输入`import numpy`。如果没有报错，则表示numpy已经安装成功。

3. 可以尝试运行一些numpy相关的代码，例如：

如果能够正常输出结果，则说明numpy已经成功安装并运行了。

如果在安装numpy过程中遇到了一些问题，可以尝试重新安装或查看错误信息解决问题。

四、数组相关概念 

学习使用NumPy前，我们了解数组的相关概念。数组可分为一维数组、二维数组、三维数组，其中三维数组是常见的多维数组。

数组对象的属性

print(array1.ndim) # 查看数组的维度 print(array1.shape) # 查看数组的形状 print(array1.dtype) # 产看数组中元素的数据类型

1、一维数组

一维数组是指只有一个数组下标的数组，即只有一列元素的数据结构。一维数组可以存储相同类型的数据，每个元素在数组中都有一个唯一的位置，通过索引可以访问和操作数组中的元素。一维数组通常用于存储一组数据，如数字、字符、布尔值等。例如，以下是一个包含5个整数的一维数组：

int[] arr = new int[5];  // 声明一个长度为5的int型数组

2、二维数组

二维数组是由多个一维数组组成的数组，每个元素都具有两个下标。我们可以把它想象成一个表格，其中每个行列位置都有一个特定的值。二维数组通常被用来存储和处理二维结构化数据，比如矩阵、图像等。在许多编程语言中，二维数组可以通过使用方括号（[]）来声明和访问。例如，在C语言中，可以使用以下语法声明一个二维数组： 

int matrix[3][3];

这将创建一个3行3列的矩阵，我们可以使用matrix[i][j]来访问矩阵中的每个元素，其中i和j分别是行和列的下标，从0开始。

3、三维数组

三维数组是一种多维数组，它是由一个由多个二维数组组成的数组。可以将其视为一个由多个矩阵组成的数据结构。三维数组有三个维度：行数、列数和矩阵数。可以通过使用三个下标来访问三维数组中的元素。 

例如，一个3x3x2的三维数组可以表示为：

这个三维数组中有三个二维数组，每个二维数组有三行两列的元素。可以通过 `array[0][1][0]` 访问元素值为 3 的元素。

4、轴的概念

数组的中轴是指数组中最中间的元素，或者是中间两个元素的平均数（如果数组长度为偶数）。中轴在排序算法、查找算法和其他一些算法中很常见，因为它可以帮助我们确定数组中的一些特定位置。在快速排序算法中，我们通常将中轴作为划分元素，将数组分成左右两个部分，并递归地对左右两个部分进行排序。在二分查找算法中，我们则使用中轴来缩小查找范围，通过比较中轴和目标值的大小关系来确定需要继续查找的部分。因此，理解和掌握数组中轴的概念对于算法的实现和理解是非常重要的。

五、创建简单的数组 

1、要创建一个简单的数组，可以使用以下语法：

其中，`arrayName` 是你想要给数组取的名称，`item1`、`item2`、`item3` 是你想要添加到数组中的项。你可以根据需要添加任意数量的项。

例如，创建一个包含字符串的数组：

也可以创建一个包含数字的数组：

注意，数组中的项可以是任意类型的数据，包括字符串、数字、布尔值、对象等。

2、注意项：

导入NumPy模块：在Python文件或Jupyter Notebook中，导入NumPy模块：import numpy as np。

创建一维数组：使用np.array()函数创建一维数组，例如：arr = np.array([1, 2, 3])。

创建二维数组：使用np.array()函数和列表创建二维数组，例如：arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])。

创建零数组：使用np.zeros()函数创建零数组，例如：arr = np.zeros((3,3))。

创建全为1的数组：使用np.ones()函数创建全为1的数组，例如：arr = np.ones((3,3))。

创建随机数组：使用np.random.rand()函数创建随机数组，例如：arr = np.random.rand(3,3)。

六、如何使用numpy解决数学问题 

NumPy是Python中常用的科学计算库，特别适合用于数学问题。以下是使用NumPy解决数学问题的一般步骤：

导入NumPy库：在Python脚本或Jupyter Notebook中，第一步是要导入NumPy库。可以使用以下命令：

import numpy as np  

创建NumPy数组：使用NumPy数组可以快速计算向量和矩阵。可以使用以下命令创建NumPy数组：

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) b = np.array([0, 0, 1, 1, 1])  

进行数学计算： 使用NumPy数组进行数学计算非常方便。可以使用以下命令进行常见的数学计算操作：

c = a + b # 向量加法 d = a - b # 向量减法 e = a * b # 元素乘法 f = np.dot(a, b) # 点乘 g = np.cross(a, b) # 叉乘 h = np.linalg.norm(a) # 向量范数  

排序和筛选： 可以使用NumPy功能进行排序和筛选。如以下命令：

a_sorted = np.sort(a) a_top3 = a_sorted[-3:]  

总结

以上就是今天要讲的内容，本文简单介绍了NumPy的安装和创建简单的数组，不同的方法有着不同的优缺点，需要我们根据实际情况去进行选择，NumPy功能的强大可以帮助我们进行数组计算，帮助我们克服之后的诸多难题。

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