Numpy(Numerical Python)是一个用于处理大型多维数组和矩阵的Python库

简介: 【2月更文挑战第28天】Numpy(Numerical Python)是一个用于处理大型多维数组和矩阵的Python库

Numpy(Numerical Python)是一个用于处理大型多维数组和矩阵的Python库,广泛应用于科学计算。以下是一些常见的Numpy实践:

  1. 导入Numpy库:

    import numpy as np
    
  2. 创建数组:
    ```python

    创建一个一维数组

    arr1 = np.array([1, 2, 3, 4])

创建一个二维数组

arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])


3. 访问和修改数组元素:
```python
# 访问数组元素
print(arr1[0])  # 输出:1
print(arr2[1, 2])  # 输出:6

# 修改数组元素
arr1[0] = 10
arr2[1, 2] = 20
  1. 数组运算:
    ```python

    加法运算

    result = arr1 + arr2
    print(result) # 输出:[[11 14 17] [14 16 19]]

乘法运算

result = arr1 * arr2
print(result) # 输出:[[ 1 4 9] [ 4 10 18]]


5. 数组切片:
```python
# 一维数组切片
sliced_arr1 = arr1[1:3]
print(sliced_arr1)  # 输出:[2 3]

# 二维数组切片
sliced_arr2 = arr2[:2, 1:3]
print(sliced_arr2)  # 输出:[[2 3] [5 6]]
  1. 数组转置和旋转:
    ```python

    转置

    transposed_arr2 = arr2.T
    print(transposed_arr2) # 输出:[[1 4] [2 5] [3 6]]

旋转90度

rotated_arr2 = np.rot90(arr2)
print(rotated_arr2) # 输出:[[6 5] [3 2] [1 4]]


7. 数组统计:
```python
# 求和
sum_arr1 = np.sum(arr1)
print(sum_arr1)  # 输出:10

# 平均值
mean_arr1 = np.mean(arr1)
print(mean_arr1)  # 输出:2.5

# 中位数
median_arr1 = np.median(arr1)
print(median_arr1)  # 输出:2.5

# 标准差
std_arr1 = np.std(arr1)
print(std_arr1)  # 输出:2.8867513459481287
  1. 随机数生成:
    ```python

    生成一个1到10之间的随机数组

    random_arr = np.random.randint(1, 10, size=(3, 3))
    print(random_arr)

从均匀分布中抽取样本

samples = np.random.uniform(-1, 1, size=(3, 3))
print(samples)
```

这些只是Numpy的一些基本操作,实际上Numpy提供了许多其他功能,如线性代数、傅里叶变换等。你可以查阅Numpy官方文档以获取更多信息:https://numpy.org/doc/

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