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学习Python必知的Numpy函数

2019-01-12 08:10 Python程序员

背景

Python的数据科学以分析为主。大量的扩展包是 Python 的一大特色,包括各种适用于数据分析的例程和函数。有了这些扩展包,数据科学家们可以不用重复造轮子,节省了很多时间。其中一个重要的数学扩展包就是 NumPy。NumPy 是一个基础数学包,以其高效的多维数组函数而闻名,适用于线性代数,傅立叶变换,逻辑运算等。

本文从 NumPy 最基础的知识切入,包括 NumPy 里面的函数,如何创建 NumPy 数组,数组的索引、切片等,非常适合初学者。

认识NumPy

安装NumPy

如果您用 conda 管理安装的扩展包,请输入:

conda install numpy

如果您用 pip 管理安装的扩展包,请输入:

pip install numpy

新建一个 Jupyter notebook,导入 NumPy 扩展包

基础操作

创建列表(一维数组):

创建高维数组:

多位数组形状:

修改数组中的元素:

使用 NumPy 的 arrange() 函数创建 NumPy 数组

使用 NumPy 的函数生成单位数组:


生成随机数

利用函数 rand()randn() ,或者 randint(),我们可以创建一个由随机数组成的数组。
例如,如果想生成一组包含六个元素的数组,每个元素都是从 0 到 6 平均分布的随机数,我们可以这样

NumPy的运算

作用于每个元素的函数

索引

切片

如果对数组进行切片,需要对数组的每一维都说明切片的索引。

如果把每次增加的索引数目设为负数,遍历的方向则为从后到前:

导入/导出文件

结语

除了 NumPy ,Python 还有一些含有类似函数的扩展包,如果有兴趣可以广泛涉猎,互相比较,找出最适合您当前任务的扩展包。


英文原文:https://www.analyticsindiamag.com/the-most-important-numpy-functions-you-should-know-when-learning-python/
译者:由云


 
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