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这篇文章将为大家详细讲解有关python是不是自带numpy的,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
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numpy是Python的一种开源的数值计算扩展,可用来存储和处理大型矩阵matrix,比Python自身的嵌套列表结构要高效的多,提供了许多高级的数值编程工具,如:矩阵数据类型、矢量处理,以及精密的运算库,专为进行严格的数字处理而产生。
Python 官网上的发行版是不包含 NumPy 模块的。
安装库 NumPy
安装 NumPy 最简单的方法就是使用 pip 工具:
pip3 install --user numpy scipy matplotlib
--user 选项可以设置只安装在当前的用户下,而不是写入到系统目录。
默认情况使用国外线路,国外太慢,我们使用清华的镜像就可以:
pip3 install numpy scipy matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
NumPy的使用
1、NumPy提供了真正的数组功能以及对数据进行快速处理的函数。
2、NumPy还是很多更高级的扩展库的依赖库,我们后面介绍的SciPy、Matplotlib、pandas等库都依赖于它。
3、umPy内置函数处理数据的速度是C语言级别的,因此在编写程序的时候,应当尽量使用其内置函数,避免效率瓶颈的(尤其是涉及循环的问题)出现。【相关推荐:Python3视频教程 】
在Windows操作系统中,NumPy的安装跟普通第三方库的安装一样,可以通过pip命令进行,命令如下:
pip install numpy
也可以自行下载源代码,然后使用如下命令安装:
python setup.py install
在Linux操作系统下,上述方法也是可行的。此外,很多Linux发行版的软件源中都有Python常见的库,因此还可以通过Linux系统自带的软件管理器安装,如在Ubuntu下可以用如下命令安装:
sudo apt-get install python-numpy
安装完成后,可以使用NumPy对数据进行操作,如下内容:
# -*- coding: utf-8 -* import numpy as np # 一般以np作为NumPy库的别名 a = np.array([2, 0, 1, 5]) # 创建数组 print(a) # 输出数组 print(a[:3]) # 引用前三个数字(切片) print(a.min()) # 输出a的最小值 a.sort() # 将a的元素从小到大排序,此操作直接修改a,因此这时候a为[0, 1, 2, 5] b= np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 创建二维数组 print(b*b) # 输出数组的平方阵,即[[1, 4, 9], [16, 25, 36]]
关于“python是不是自带numpy的”这篇文章就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,使各位可以学到更多知识,如果觉得文章不错,请把它分享出去让更多的人看到。
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