Numpy 教程

Numpy 是 Python 中用于科学计算的一个库，它提供了强大的多维数组对象和一系列用于快速操作数组的函数。下面是一些关于 Numpy 的基础教程内容。

安装 Numpy

pip install numpy

基础概念

Numpy 的核心是数组（array）。以下是一个创建一维数组的示例：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr)

数组操作

Numpy 提供了丰富的数组操作方法。以下是一些常用的操作：

• 数组切片：

print(arr[1:4])

• 数组索引：

print(arr[0])

• 数组形状：

print(arr.shape)

高级操作

Numpy 还支持许多高级操作，如矩阵乘法、矩阵逆、求解线性方程组等。

import numpy as np

# 创建矩阵
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
B = np.array([[2, 0], [1, 3]])

# 矩阵乘法
print(np.dot(A, B))

# 矩阵逆
print(np.linalg.inv(A))

# 求解线性方程组
print(np.linalg.solve(A, B))

扩展阅读

如果你对 Numpy 还感兴趣，可以阅读以下教程：

• Numpy 官方文档

Numpy Logo