NumPy数值计算的项目实现
作者：一只困顿的鹅
本文主要介绍了NumPy数值计算的项目实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
NumPy 是 Python 科学计算、数据分析、机器学习 的基础库，核心作用是高效处理数组（矩阵）运算，比原生 Python 列表快 10~100倍，是所有数据科学工具的基石。
一、核心概念：Numpy数组（ndarray）
Numpy 最核心的对象是 ndarray (多维数组) , 和 Python 列表的区别：
1.所有元素类型必须相同
2.支持多维
3.运算速度极快（底层用 C语言实现）
二、基础操作
1.创建数组
我们可以用 Python 列表创建数组，当然也可以使用 Numpy 提供的各种便捷函数来创建
import numpy as np # 导入 NumPy，并约定俗成地使用 np 作为别名 # 从列表创建 arr_from_list = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 创建全为0的数组 zeros_arr = np.zeros((2, 3)) # 创建一个2行3列的数组 # 创建全为1的数组 ones_arr = np.ones((3, 2)) # 创建指定范围的数组 range_arr = np.arange(0, 10, 2) # 从0到10（不含），步长为2 -> [0, 2, 4, 6, 8] # 创建随机数数组 random_arr = np.random.rand(2, 2) # 生成[0, 1)之间的均匀分布随机数
2.数组属性
了解数组的属性可以更好的操作数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print(arr.shape) # 形状: (2, 3)，表示2行3列 print(arr.ndim) # 维度: 2 print(arr.size) # 元素总数: 6 print(arr.dtype) # 数据类型: int64 (或 int32)
3.数组运算
Numpy 可以进行强大的简洁化运算
a = np.array([1, 2, 3]) b = np.array([4, 5, 6]) # 元素级别的运算 print(a + b) # [5 7 9] print(a * b) # [ 4 10 18] print(a ** 2) # [1 4 9] # 使用数学函数 print(np.sin(a)) # [ 0.84147098 0.90929743 0.14112001]
4.索引与切片
Numpy 同 Python 列表一样，也可进行索引与切片操作
arr_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) print(arr_2d[0, 1]) # 获取第0行第1列的元素 -> 2 print(arr_2d[:, 1]) # 获取第1列的所有元素 -> [2 5 8] print(arr_2d[arr_2d > 5]) # 布尔索引，获取所有大于5的元素 -> [6 7 8 9]
5.广播机制
广播是 NumPy 的一个核心特性，它允许不同形状的数组之间进行算术运算。简单来说，NumPy 会自动将较小的数组“拉伸”以匹配较大数组的形状。
a = np.array([1, 2, 3]) b = np.array([10]) # 标量 b 会被“广播”到与数组 a 相同的形状，然后进行运算 print(a + b) # [11 12 13]
6.Numpy 其它常用的函数
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(np.sum(data)) # 求和: 15 print(np.mean(data)) # 求平均值: 3.0 print(np.max(data)) # 求最大值: 5 print(np.std(data)) # 求标准差: 1.414...
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