【知识点01】Numpy基础科学库极简使用说明

作者:欧新宇(Xinyu OU)

本文档所展示的测试结果,均运行于:Intel Core i7-7700K CPU 4.2GHz

1. Why Numpy?

2. Numpy的套路

Numpy的核心是什么?=====> ndarry数组,也就是说numpy最重要的数据结构就是称为ndarray的n-dim数组,它由两个部分构成: 1). 元数组部分:存储着当前ndarray对象的描述信息; 2). 数据部分:存储着当前ndarry对象的真实数据。

3. Numpy的基本属性

载入numpy

显示数组

数组的形状

数组的大小

数组的类型

数组的维数

4. ndarray数组和list列表的简单的对比

可以看到numpy的执行效率要远优于python内置的list。

5. 关于维度

6. 创建数组的几种不同方式

利用array()函数创建数组

结论如下:

利用范围函数arange()生成数组,此处对比range()函数

注意:arange()函数的步长,可以是浮点数,但是range()函数的步长,不能是浮点数

生成指定常用函数

注意:此处以创建二维数组为例,你传入一个数字,就可以创建一维数组;你传入三个数字,就可以创建三维数组,可以自己下去试一试。

创建单位矩阵和对角矩阵

创建等差数列数组

np.arange()取不到最大的那个值stop,np.linspace()默认可以取到最大值stop;

通过自定义函数创建数组