Numpy介绍
NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。
NumPy 是一个运行速度非常快的数学库,主要用于数组计算,包含:
- 提供高效多维数组
- 提供了基于数组的便捷算术操作以及广播机制
- 对数据进行快速的矩阵计算
- 对硬盘中数组数据进行读写操作
Numpy安装
pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
Numpy基本操作
创建N-维数组对象
生成数组最简单的方式就是使用array函数。array函数接收任意的序列型对象,生成一个新的包含传递数据的Numpy数组。
import numpy as np
# numpy.array(object)
arr = np.array(range(6))
print('arr =',arr) #arr = [0 1 2 3 4 5]
print('type(arr1)=',type(arr1)) #type(arr1)= <class 'numpy.ndarray'>
# numpy.arange([start,] stop[, step,])
arr4 = np.arange(1,12,2)
print('arr4=',arr4) #arr4= [ 1 3 5 7 9 11]
print('type(arr4)=',type(arr4)) #type(arr4)= <class 'numpy.ndarray'>
注意: ndarray数组是一个通用的多维同类数据容器,意味着数组里面每一个元素均为相同类型。 |
Numpy数据类型
类型 | 类型代码 | 描述 |
---|---|---|
int8,uint8 | i1,u1 | 有符号和无符号的8数位整数 |
int16,uint16 | i2,u2 | 有符号和无符号的16数位整数 |
int32,uint32 | i4,u4 | 有符号和无符号的32数位整数 |
int64,uint64 | i8,u8 | 有符号和无符号的64数位整数 |
float16 | f2 | 半精度浮点数 |
float32 | f4 | 标准单精度浮点数 |
float64 | f8 | 标准双精度浮点数 |
bool | ? | 布尔值,存储True或False |
string_ | S | ASCII字符串类型,eg:‘S10’ |
unicode_ | U | Unicode类型,eg:‘U10’ |