一、numpy是什么？
扩展库numpy是Python支持科学计算的重要扩展库，是数据分析和科学计算领域如scipy、pandas、sklearn 等众多扩展库中的必备扩展库之一，提供了强大的N维数组及其相关运算、复杂的广播函数、C/C++和Fortran代码集成工具以及线性代数、傅里叶变换和随机数生成等功能。本章童点介绍数组与矩阵及其相关运算，为学习和理解后面章节中的数据分析、机器学习打下良好的基础。
简单来说就是你用来为人工智能领域打基础的东西，私话说得好，基础不牢，地动山摇嘛~
所以这个地方可要好好学习哦~~
二、numpy数组
在numpy中使用的不是python自带的数据类型list，而是numpy中的ndarray
那为什么使用ndarray而不是使用list呢？
因为ndarray是由c/c++写出来的，占用内存更小，使用速度更快
创建一个ndarray的方法有很多，这里说下使用array方法转化的
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Author： Smly
# @datetime： 2021/9/26 22:22
# @Version： 1.0
import numpy as np
li = [1, 2, 3]
tp = (1, 2, 3)
nday1 = np.array(li)
nday2 = np.array(tp)
print("*****类型*****")
print(type(nday1))
print(type(nday2))
<em>本文来源[email protected]搞@^&代*@码2网</em>
print("*****数组*****")
print(nday1)
print(nday2)
输出结果：
*****类型***** <class 'numpy.ndarray'> <class 'numpy.ndarray'> *****数组***** [1 2 3] [1 2 3]
2.1 数组使用
如果元素相同的话，可以进行加减乘除
在元素个数相同的情况下，可以进行数组间的加减
在元素个数相同的情况下，可以进行数组间的乘除
对某个数进行的乘除，可以自动进行到所有元素
看例子理解：
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Author： Smly
# @datetime： 2021/9/26 22:22
# @Version： 1.0
import numpy as np
li = [1, 2, 3] # 列表
tp = (1, 2, 3) # 元组
nday1 = np.array(li) # 内置方法将列表转为ndarray
nday2 = np.array(tp) # 内置方法将元组转为ndarray
nday3 = np.array(range(5)) # 使用range内置函数方法生成ndarray连续数组
nday4 = np.array(range(5, 10)) # 使用range内置函数方法生成ndarray连续数组
print("*****类型*****")
print(type(nday1))
print(type(nday2))
print(type(nday3))
print(type(nday4))
print("*****数组*****")
print(nday1)
print(nday2)
print(nday3)
print(nday4)
print("*****数组加减*****")
print(nday2 + nday1)
print(nday2 - nday1)
print(nday4 - nday3)
print(nday3 + nday4)
# 在元素个数相同的情况下，可以进行数组间的加减
print("*****数组乘除*****")
print(nday2 * nday1)
print(nday2 // nday1)
print(nday4 * nday3)
print(nday4 // nday3)
# 在元素个数相同的情况下，可以进行数组间的乘除
print(nday1 * 3)
print(nday2 // 2)
print(nday3 * 2)
print(nday4 // 2)
# 对某个数进行的乘除，可以自动进行到所有元素
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转载请注明原文链接：python扩展库numpy入门教程
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