NumPy 教程 之 NumPy 教程 1

简介: **NumPy**是Python的数值计算库,源自Numeric和Numarray,由Travis Oliphant在2005年整合创建。它提供**N维数组对象**、广播函数、C/Fortran集成及线性代数等。学习前需具备基础Python知识。NumPy常与**SciPy**(科学计算库)和**Matplotlib**(绘图库)搭配,形成强大的数据科学环境。相关资源链接包括官方文档和源代码仓库。

NumPy 教程 之 NumPy 教程 1

NumPy 教程

NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。

NumPy 的前身 Numeric 最早是由 Jim Hugunin 与其它协作者共同开发,2005 年,Travis Oliphant 在 Numeric 中结合了另一个同性质的程序库 Numarray 的特色,并加入了其它扩展而开发了 NumPy。NumPy 为开放源代码并且由许多协作者共同维护开发。

NumPy 是一个运行速度非常快的数学库,主要用于数组计算,包含:

一个强大的N维数组对象 ndarray
广播功能函数
整合 C/C++/Fortran 代码的工具
线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能

学习本教程前你需要了解

在开学习 NumPy 教程之前,我们需要具备基本的 Python 基础,如果你对 Python还不了解,可以阅读我们的教程:

Python 2.x 版本
Python 3.x 版本

NumPy 应用

NumPy 通常与 SciPy(Scientific Python)和 Matplotlib(绘图库)一起使用, 这种组合广泛用于替代 MatLab,是一个强大的科学计算环境,有助于我们通过 Python 学习数据科学或者机器学习。

SciPy 是一个开源的 Python 算法库和数学工具包。

SciPy 包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。

Matplotlib 是 Python 编程语言及其数值数学扩展包 NumPy 的可视化操作界面。它为利用通用的图形用户界面工具包,如 Tkinter, wxPython, Qt 或 GTK+ 向应用程序嵌入式绘图提供了应用程序接口(API)。

相关链接

NumPy 官网 http://www.numpy.org/
NumPy 源代码:https://github.com/numpy/numpy
SciPy 官网:https://www.scipy.org/
SciPy 源代码:https://github.com/scipy/scipy
Matplotlib 教程:Matplotlib 教程
Matplotlib 官网:https://matplotlib.org/
Matplotlib 源代码:https://github.com/matplotlib/matplotlib

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