Python：Numpy函数库学习第一天

简介：NumPy  是一个免费的开源 Python 库，用于 n 维数组（也称为张量）处理和数值计算。它是一个Python函数库，提供多维数组对象，各种派生对象（如掩码数组和矩阵），以及用于数组快速操作的各种API，有包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、输入输出、离散傅立叶变换、基本线性代数，基本统计运算和随机模拟等等。

NumPy 应用

NumPy 通常与 SciPy一起使用，这种组合广泛用于代替 MatLab，有助于我们通过 Python 学习数据科学或者机器学习。SciPy 是一个开源的 Python 算法库和数学工具包。SciPy 包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。Matplotlib 是 Python 编程语言及其数值数学扩展包 NumPy 的可视化操作界面。它为利用通用的图形用户界面工具包。

Numpy安装

pip install numpy

ndarray 对象属性

1.ndarray.ndim：数组的秩(rank)，数组的维度数量或轴的数量

2.ndarray.shape：数组的维度，表示数组在每个轴的大小。对于二维数组(矩阵)，表示其行数和列数

3.ndarray.size：数组中元素的总个数，等于 ndarray.shape 各个轴上大小的乘积

4.ndarray.dtype：数组中元素的数据类型

5.ndarray.itemsize：数组中每个元素的大小，以字节为单位

6.ndarray.flags：包含有关内存布局的信息，如是否为 C 或 Fortran 连续存储，是否为只读等

7.ndarray.real：数组中每个元素的实部

8.ndarray.imag：数组中每个元素的虚部

9.ndarray.data：实际存储数组元素缓冲区，一般通过索引访问元素，不直接使用该属性

代码示例

import numpy as np

data = [    [1,2,3,4,5],
    [6,7,8,9,10],
    [10,11,12,13,14]
]
result = np.array(data, dtype = np.int8)

# 打印数组
print(result)

# 数组的轴（维度）的个数
print(result.ndim)

# 输出数组的维度（数组行数与列数）
print(result.shape)

# 以字节形式返回数组每个元素大小
print(result.itemsize)

# 返回 ndarray 对象的内存信息
print(result.flags)

控制台输出结果