Python 中的 Numpy 數組 [一切都知道]

Python 有很多用於執行各種任務的庫。 根據要執行的任務，庫被相應地分組。 Python 一直是一種出色的編程語言，它為執行不同的科學和數學計算提供了最佳環境。 一個這樣的庫是 Numpy，它是一個流行的 Python 庫。 它是 Python 中的一個開源庫，用於在工程和科學領域執行計算。

本文將重點介紹 Numpy 庫以及Python 中的 Numpy 數組。

Python 中的 Numpy 庫

數值數據一直是研究和開發的不同部分的一個組成部分。 它是包含大量信息的數據。 處理數據是所有科學研究的核心。 該庫是處理此類數值數據的最佳 Python 庫之一。 Numpy 數組的用戶可以是還沒有經驗的編碼人員，也可以是從事工業研究或尖端科學研究的經驗豐富的研究人員。 因此，無論是初學者還是經驗豐富的用戶，Numpy 庫都可以被幾乎所有在數據領域工作的人使用。 Numpy 的 API 可用於 SciPy、Pandas、sci-kit-learn、scikit-image、Matplotlib 和其他幾個為應用於科學和數據科學包而開發的包。

Python 中的 Numpy 庫由多維數組和矩陣數據結構組成。 該庫提供ndarray ，它是一個同構數組對象。 Python 中的Numpy 數組是 n 維的。 該庫還包括幾種可用於對數組執行操作的方法。 該庫還可用於對數組執行多種數學運算。 可以將數據結構添加到 Python 中，這將導致對不同矩陣和數組的有效計算。 該庫還提供了幾個數學函數，可用於對矩陣和數組進行操作。

庫的安裝和導入

為了在 Python 中安裝 Numpy，應該使用科學來源的 Python 發行版。 如果系統已經安裝了 Python，可以通過以下命令安裝庫。

Conda 安裝 Numpy，或者可以使用其他命令 pip installs Numpy。

如果系統上尚未安裝 Python，則可以使用 Anaconda，這是最簡單的安裝方法之一。 安裝 Anaconda 不需要單獨安裝其他庫或包，例如 SciPy、Numpy、Scikit-learn、pandas 等。

Numpy 庫可以通過命令 import Numpy as np 在 Python 中導入。

該庫提供了多種在 Python 中以快速有效的方式創建數組的方法。 它還提供了修改數組或可以操作數組中的數據的方法。 列表與 Numpy 數組的區別在於Python 列表中的數據可以是不同的數據類型，而對於Python 中的 Numpy 數組，數組中的元素應該是同質的。 Numpy 數組中的元素具有相同的數據類型。 如果 Numpy 數組中的元素具有不同的數據類型，那麼可以在 Numpy 數組上使用的數學函數將變得低效。

Numpy 數組與列表的比較表明，由於 Numpy 數組的速度更快且更緊湊，因此經常使用 Numpy 數組。 此外，由於數組消耗更少的內存，Numpy 數組變得更方便使用。 可以指定數組中元素的數據類型，因為數組使用較少的內存，因此它提供了一種規範機制。 因此可以優化程序的代碼。

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Python 中的 Numpy 數組

Numpy 數組是 Numpy 庫中的一個集中式數據結構。 定義數組時，它由以網格方式排列的數組組成，包含原始數據的信息。 它還包含有關如何在數組中定位元素或如何在數組中解釋元素的信息。 Numpy 數組由網格中的元素組成，這些元素可以通過多種方式進行索引。 數組中的元素具有相同的數據類型，因此稱為數組 dtype。

• 數組的索引是通過非負整數的元組完成的。 它也可以通過整數、布爾值或其他數組進行索引。
• 數組的秩定義為數組的維數。
• 數組的形狀被定義為定義數組大小沿不同維度的整數集。
• 數組的初始化可以通過 Python 列表使用嵌套列表來完成，用於高維數據。
• 數組中的元素可以通過方括號訪問。 Numpy 數組的索引始終從 0 開始，因此在訪問元素時，數組的第一個元素將位於 0 位置。 示例：b[0] 將返回數組 b 中的第一個元素。

Numpy 數組的基本操作

• 函數 np.array() 用於在 Python 中創建 Numpy 數組。 用戶必須創建一個數組，然後必須將其傳遞給一個列表。 用戶還可以在列表中指定數據類型。
• 函數 np.sort() 可用於在 Python 中對 Numpy 數組進行排序。 調用函數時，用戶可以指定種類、軸和順序。
• 要獲取有關數組維度或軸號的信息，用戶可以使用 ndarray.ndim。 此外，使用 ndarray.size，將讓用戶知道數組中存在的總元素。
• 以下命令可用於了解 Numpy 數組的形狀和大小：ndarray.ndim、ndarray.shape 和 ndarray.size。 為了了解數組的維度或數組的軸數，使用命令 ndarray.ndim。 要獲取數組中存在的總元素數的詳細信息，請使用命令 ndarray.size。 命令 ndarray.shape 將返回一組整數，指示沿數組中不同維度存儲的元素編號。
• Numpy 數組可以以類似於 Python 中列表的方式進行索引和切片。
• 使用符號“+”可以將兩個數組相加。 此外，函數 sum() 可用於返回存儲在數組中的所有元素的總和。 該函數可用於 1 維或 2 維甚至高維數組。
• 通過在 Numpy 數組中廣播的概念，可以對具有不同形狀的數組進行操作。 但是，數組維度應該是兼容的； 否則，程序將導致 ValueError。
• 除了 sum() 函數之外，Numpy 數組還提供 mean 函數獲取元素的平均值，函數 prod 獲取數組元素的乘積，函數 std 實現標準差的錯誤元素。
• 用戶可以將列表列表傳遞給 Numpy 數組。 可以傳遞列表列表來創建二維數組。