python安装numpy扩展库命令_Python扩展库NumPy快速⼊门import numpy asnp
a=np.arange(10).reshape(2,5)
a
array([[0, 1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8, 9]])
注意：size=n*m 否则会报错
a.shape
(2, 5)
a.ndim2a.size10a.dtype
dtype('int32')
a.itemsize4
数组创建
直接使⽤list或者tuple
import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4,5,6])
b = np.array((1,2,3,4,5,6))
a
array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
b
array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
传⼊的参数必须是同⼀结构，不是同⼀结构将发⽣转换
NumPy还提供了便捷地创建特定数组的⽅式
s((3,3))
array([[0., 0., 0.],
[0., 0., 0.],
[0., 0., 0.]])
s([2,4])
array([[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]])
c = np.arange(15)
array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14])
e=np.arange(15).reshape(5,3)
array([[ 0, 1, 2],
[ 3, 4, 5],
python新手快速入门
[ 6, 7, 8],
[ 9, 10, 11],
[12, 13, 14]])
g = np.arange(0,15,3)
array([ 0, 3, 6, 9, 12])
h = np.arange(0,3,0.4)
array([0. , 0.4, 0.8, 1.2, 1.6, 2. , 2.4, 2.8])
数组的基本操作(加减乘除)
相对应的位置进⾏加减乘除，这⼀块很简单，就不多做介绍
在NumPy中，*⽤于数组间元素对应的乘法，⽽不是矩阵乘法，矩阵乘法可以⽤dot()⽅法来实现a=np.array([[1,2],[4,5]])
b=np.array([[0,1],[0,1]])
a
array([[1, 2],
[4, 5]])
b
array([[0, 1],
[0, 1]])
a*b
array([[0, 2],
[0, 5]])
a.dot(b)
array([[0, 3],
[0, 9]])
矩阵乘积⼩结：
1.　只有当第⼀个矩阵的列数等于第⼆个矩阵的⾏数，两个矩阵才能相乘
2.矩阵相乘不满⾜交换律，AB！=BA
3.矩阵相乘不满⾜消去率，例如：AB=AC 且A！=0 不能推出B=C
ndarray类实现了许多操作数组的⼀元⽅法，如求和、求最⼤值、求最⼩值等。
a = np.random.random((2,3))
求和：a.sum()最⼩值：a.min()
最⼤值：a.max()
axis = 0表⽰列操作
axis = 1表⽰⾏操作

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