NumPy 是 Python 中用于科学计算的库，它提供了大量的数学函数和工具，使得数据处理和分析变得更加容易。下面是一些学习 NumPy 的基础指南。

NumPy 简介

NumPy 提供了多维数组对象以及一系列的用于处理数组的函数。它支持大量的数学运算，是进行科学计算的基础。

安装 NumPy

首先，您需要安装 NumPy。您可以使用以下命令进行安装：

pip install numpy

NumPy 数组

NumPy 的核心是数组对象。以下是创建和操作 NumPy 数组的几个基本例子。

import numpy as np

# 创建一个一维数组
array_1d = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 创建一个二维数组
array_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 访问数组元素
print(array_2d[0, 2])  # 输出 3

数组操作

NumPy 提供了大量的函数来操作数组，包括数组切片、形状变换、数学运算等。

# 数组切片
print(array_2d[1:3, :2])  # 输出 [[4 5] [7 8]]

# 数组形状变换
print(array_2d.reshape(3, 1))  # 输出 [[1] [2] [3]]

数组数学运算

NumPy 支持大量的数学运算，包括矩阵乘法、求和、求平均值等。

# 矩阵乘法
print(np.dot(array_2d, array_2d))  # 输出矩阵乘积

# 求和
print(np.sum(array_2d))  # 输出所有元素之和

# 求平均值
print(np.mean(array_2d))  # 输出所有元素的平均值

NumPy 链接

如果您想了解更多关于 NumPy 的信息，可以访问以下链接：

NumPy

希望这份指南能够帮助您开始学习 NumPy！