NumPy教程

管理员 NumPy教程

本文章向大家介绍NumPy教程,主要包括NumPy教程使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项,具有一定的参考价值,需要的朋友可以参考一下。

NumPy 是一个 Python 包。 它代表 “Numeric Python”。 它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库。

Numeric,即 NumPy 的前身,是由 Jim Hugunin 开发的。 也开发了另一个包 Numarray ,它拥有一些额外的功能。 2005年,Travis Oliphant 通过将 Numarray 的功能集成到 Numeric 包中来创建 NumPy 包。 这个开源项目有很多贡献者。

NumPy 操作

使用NumPy,开发人员可以执行以下操作:

  • 数组的算数和逻辑运算。

  • 傅立叶变换和用于图形操作的例程。

  • 与线性代数有关的操作。 NumPy 拥有线性代数和随机数生成的内置函数。

NumPy – MatLab 的替代之一

NumPy 通常与 SciPy(Scientific Python)和 Matplotlib(绘图库)一起使用。 这种组合广泛用于替代 MatLab,是一个流行的技术计算平台。 但是,Python 作为 MatLab 的替代方案,现在被视为一种更加现代和完整的编程语言。

NumPy 是开源的,这是它的一个额外的优势。

教程目录

  1. NumPy环境安装配置 - 标准的 Python 发行版不会与 NumPy 模块捆绑在一起。 一个轻量级的替代方法是使用流行的 Python 包安装程序 pip 来安装 NumPy。
  2. NumPy Ndarray对象 - NumPy 中定义的最重要的对象是称为 ndarray 的 N 维数组类型。 它描述相同类型的元素集合。可以使用基于零的索引访问集合中的项目。
  3. NumPy数据类型 - NumPy 比 Python 支持更多种类的数值类型。
  4. NumPy数组属性 - NumPy数组属性返回一个包含数组维度的元组,它也可以用于调整数组大小。
  5. NumPy数组创建例程 - 新的ndarray对象可以通过任何下列数组创建例程或使用低级ndarray构造函数构造。
  6. NumPy来自现有数据的数组 - 这一章中会讨论如何从现有数据创建数组。
  7. NumPy来自数值范围的数组 - 这一章中学到如何从数值范围创建数组。
  8. NumPy切片和索引 - ndarray对象中的元素遵循基于零的索引。 有三种可用的索引方法类型: 字段访问,基本切片和高级索引。
  9. NumPy高级索引 - 如果一个ndarray是非元组序列,数据类型为整数或布尔值的ndarray,或者至少一个元素为序列对象的元组,就能够用它来索引ndarray。
  10. NumPy广播 - 术语广播是指 NumPy 在算术运算期间处理不同形状的数组的能力。 对数组的算术运算通常在相应的元素上进行。
  11. NumPy在数组上的迭代 - NumPy 包包含一个迭代器对象numpy.nditer。 它是一个有效的多维迭代器对象,可以用于在数组上进行迭代。 数组的每个元素可使用 Python 的标准Iterator接口来访问。
  12. NumPy数组操作 - NumPy包中有几个例程用于处理ndarray对象中的元素。
  13. NumPy位操作 - NumPy 包中可用的位操作函数。
  14. NumPy字符串函数 - 对dtypenumpy.string_numpy.unicode_的数组执行向量化字符串操作。 它们基于 Python 内置库中的标准字符串函数。
  15. NumPy数学算数函数 - NumPy 包含大量的各种数学运算功能。 NumPy 提供标准的三角函数,算术运算的函数,复数处理函数等。
  16. NumPy统计函数 - NumPy 有很多有用的统计函数,用于从数组中给定的元素中查找最小,最大,百分标准差和方差等。
  17. NumPy排序、搜索和计数函数 - NumPy中提供了各种排序相关功能。 这些排序函数实现不同的排序算法,每个排序算法的特征在于执行速度,最坏情况性能,所需的工作空间和算法的稳定性。
  18. NumPy字节交换 - 存储在计算机内存中的数据取决于 CPU 使用的架构。 它可以是小端(最小有效位存储在最小地址中)或大端(最小有效字节存储在最大地址中)。
  19. NumPy副本和视图 - 在执行函数时,其中一些返回输入数组的副本,而另一些返回视图。 当内容物理存储在另一个位置时,称为副本。 另一方面,如果提供了相同内存内容的不同视图,我们将其称为视图。
  20. NumPy矩阵库 - NumPy 包包含一个 Matrix库numpy.matlib。此模块的函数返回矩阵而不是返回ndarray对象。
  21. NumPy线性代数 - NumPy 包包含numpy.linalg模块,提供线性代数所需的所有功能。
  22. NumPy使用 Matplotlib 绘制直方图 - NumPy 有一个numpy.histogram()函数,它是数据的频率分布的图形表示。 水平尺寸相等的矩形对应于类间隔,称为bin,变量height对应于频率。
  23. NumPy IO文件操作 - ndarray对象可以保存到磁盘文件并从磁盘文件加载。

注:本教程内容由 http://www.flygon.net 翻译提供。