numpy是Python的一種開(kāi)源的數(shù)值計(jì)算擴(kuò)展，可用來(lái)存儲(chǔ)和處理大型矩陣matrix，比Python自身的嵌套列表結(jié)構(gòu)要高效的多，提供了許多高級(jí)的數(shù)值編程工具，如：矩陣數(shù)據(jù)類(lèi)型、矢量處理，以及精密的運(yùn)算庫(kù)，專(zhuān)為進(jìn)行嚴(yán)格的數(shù)字處理而產(chǎn)生。

Python官網(wǎng)上的發(fā)行版是不包含NumPy模塊的。

安裝庫(kù)NumPy

安裝NumPy最簡(jiǎn)單的方法就是使用pip工具：

pip3install--usernumpyscipymatplotlib

--user選項(xiàng)可以設(shè)置只安裝在當(dāng)前的用戶(hù)下，而不是寫(xiě)入到系統(tǒng)目錄。

默認(rèn)情況使用國(guó)外線路，國(guó)外太慢，我們使用清華的鏡像就可以:

pip3installnumpyscipymatplotlib-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

NumPy的使用

1、NumPy提供了真正的數(shù)組功能以及對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行快速處理的函數(shù)。

2、NumPy還是很多更高級(jí)的擴(kuò)展庫(kù)的依賴(lài)庫(kù)，我們后面介紹的SciPy、Matplotlib、pandas等庫(kù)都依賴(lài)于它。

3、umPy內(nèi)置函數(shù)處理數(shù)據(jù)的速度是C語(yǔ)言級(jí)別的，因此在編寫(xiě)程序的時(shí)候，應(yīng)當(dāng)盡量使用其內(nèi)置函數(shù)，避免效率瓶頸的(尤其是涉及循環(huán)的問(wèn)題)出現(xiàn)?！鞠嚓P(guān)推薦：Python3視頻教程】

在Windows操作系統(tǒng)中，NumPy的安裝跟普通第三方庫(kù)的安裝一樣，可以通過(guò)pip命令進(jìn)行，命令如下：

pipinstallnumpy

也可以自行下載源代碼，然后使用如下命令安裝：

pythonsetup.pyinstall

在Linux操作系統(tǒng)下，上述方法也是可行的。此外，很多Linux發(fā)行版的軟件源中都有Python常見(jiàn)的庫(kù)，因此還可以通過(guò)Linux系統(tǒng)自帶的軟件管理器安裝，如在Ubuntu下可以用如下命令安裝：

sudoapt-getinstallpython-numpy

安裝完成后，可以使用NumPy對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行操作，如下內(nèi)容：

#-*-coding:utf-8-*

importnumpyasnp#一般以np作為NumPy庫(kù)的別名

a=np.array([2,0,1,5])#創(chuàng)建數(shù)組

print(a)#輸出數(shù)組

print(a[:3])#引用前三個(gè)數(shù)字(切片)

print(a.min())#輸出a的最小值

a.sort()#將a的元素從小到大排序，此操作直接修改a，因此這時(shí)候a為[0,1,2,5]

b=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])#創(chuàng)建二維數(shù)組

print(b*b)#輸出數(shù)組的平方陣，即[[1,4,9],[16,25,36]]

以上內(nèi)容為大家介紹了python中的numpy模塊，希望對(duì)大家有所幫助，如果想要了解更多Python相關(guān)知識(shí)，請(qǐng)關(guān)注IT培訓(xùn)機(jī)構(gòu):千鋒教育。http://www.2667701.com/