科学计算基础包——Numpy

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了科学计算基础包——Numpy相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

一、NumPy简介

  NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包。它是pandas等其他各种工具的基础。

1、NumPy的主要功能

  (1)ndarray:一个多维数组结构,高效且节省空间。
  (2)无需循环对整组数据进行快速运算的数学函数。
  (3)线性代数、随机数生成和傅里叶变换功能。

2、安装和引用

pip install numpy   # 安装方法

import numpy as np    # 引用方法

3、为什么要使用NumPy?

(1)例:已知若干家跨国公司的市值(美元),将其换算为人民币

import numpy as np
import random

# uniform随机生成浮点数,这里是随机生成100~200之间的浮点数
a = [random.uniform(100.0, 200.0) for i in range(50)]
print(a)
x = 6.8   # 人民币和美元的汇率

# 方法一:使用循环
b = []
for ele in a:
    b.append(ele * x)
print(b)

# 方法二:使用numpy
a = np.array(a)
c = a * x
print(c)

(2)例:已知购物车中每件商品的价格和商品件数,求总金额

import numpy as np
import random

# uniform随机生成浮点数,这里是随机生成100~200之间的浮点数
a = [random.uniform(100.0, 200.0) for i in range(50)]
g = [random.randint(1, 10) for j in range(50)]
d = np.array(g)

sum = a*d.sum()    # 所有商品总金额
print(sum)

二、ndarray-多维数组对象

  创建ndarray:np.array(array_like)

  数组和列表的区别:

  1. 数组对象内的元素类型必须相同
  2. 数组大小不可修改

1、ndarray常用属性

属性 属性含义
T 数组的转置(对高维数组而言)
size 数组元素的个数
ndim 数组的维数
shape 数组的维度大小(元组形式)
dtype 数组元素的数据类型

2、ndarray数据类型

  ndarray中绝大多数情况下都是保存各种数字,基本不保存字符串数据。

类型 类型细分
布尔型 bool_
整型 int_ int8 int16 int32 int64
无符号整型 uint8 uint16 uint32 uint64
浮点型 float_ float16 float32 float64
复数型 complex_ complex64 complex128

以上是关于科学计算基础包——Numpy的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

python numpy科学计算和数据分析的基础包

Python科学计算包应用-教你以可视化的方式打开NumPy

Numpy库基础学习-1

Numpy科学计算从放弃到入门

numpy和matplotlib

数据科学包——numpy