Python NumPy 学习指南

NumPy 是 Python 中最强大的数据分析库之一，它提供了大量用于科学计算和数据分析的工具。在这个指南中，我们将探讨 NumPy 的基本概念、常用功能，并介绍如何在实际项目中应用它。

基础概念

  • 数组（Arrays）：NumPy 的核心是数组对象。与 Python 内置的列表相比，NumPy 数组具有更高的效率和更丰富的功能。
  • 操作符：NumPy 提供了一系列操作符，可以用于对数组进行元素级操作。
  • 函数：NumPy 包含了大量的函数，可以执行各种数学和统计操作。

常用功能

  • 创建数组：可以使用 numpy.array() 或 numpy.zeros()、numpy.ones() 等函数创建数组。
  • 索引和切片：与 Python 列表类似，可以用于访问数组中的特定元素或切片。
  • 形状和大小：使用 .shape 和 .size 属性可以获取数组的形状和大小。
  • 数学运算：NumPy 提供了大量的数学运算功能，如求和、求平均值、矩阵运算等。

实际应用

NumPy 在各种实际应用中都发挥着重要作用，例如：

  • 数据预处理：NumPy 可以用于数据清洗、数据转换等预处理步骤。
  • 机器学习：NumPy 是许多机器学习库（如 TensorFlow、PyTorch）的基础。
  • 图像处理：NumPy 可以用于图像处理和图像分析。

扩展阅读

想要更深入地了解 NumPy，可以阅读以下资源：

示例代码

import numpy as np


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

# 打印数组的元素
for element in array:
    print(element)

NumPy 数组示例