功能強大的python包（一）：Numpy

1.Numpy簡介

Numpy是python的一種開源的數值計算擴充套件；Numpy可用來儲存和處理大型矩陣；Numpy支援大量的維度陣列與矩陣運算。

2.資料型別

Numpy最基本最常用的資料型別是ndarray（n維陣列），其中的很多方法也是針對ndarray物件而開發的；其與python自帶資料型別list（列表）基本無差別；因此對於list物件的操作都可以運用到ndarray物件上。

3.Numpy總覽

資料生成

生成ndarray物件的方法彙總

import numpy as np

np.array([1,2,3,4,5])
np.arange(1,10)
np.linspace(1,10,10)
np.ones((2,2))
np.ones_like([[1,2,3],[3,2,1]])
np.zeros((3,2))
np.zeros_like([[3,2,1],[1,2,3]])
np.empty((3,4))
np.empty_like([[1,2,3],[3,2,1]])
 

資料結構

import numpy as np

np.size(np.ones((3,4)))
np.shape(np.ones((3,4)))
np.split(np.ones((3,4)),1)
np.ones((3,4)).reshape(2,6)
np.concatenate(ones((3,4)))
np.ones((3,4)).transpose( )
 

np.random

np.random模組可以用於生成呈各種分佈的資料

import numpy as np

np.random.rand(2,3)
np.random.randn(3,4)
np.random.gamma(3,10)
np.random.normal(0,1)
np.random.randint(0,10,10)

數值計算

import numpy as np

np.sin(10)
np.cos(60)
np.exp(4)
np.power(2,3)

資料分析

import numpy as np

np.abs(np.arange(-5,4))
np.sum([1,2,3])
np.var([1,2,3])
np.std([1,2,3])
np.mean([1,2,3])
np.sqrt([4,9,16])
np.floor([2.1,3.7,4.3])
np.ceil([2,1,3.7,4.3])
np.cumsum([[1,2,3],[3,2,1]])
np.cumprod([[1,2,3],[3,2,1]])

索引

import numpy as np

np.argmin([4,2,1,6,8])
np.argmax([4,2,1,6,8])

寫在最後

連結: Numpy官方文件
參考：人類之奴