Python numpy 模块介绍

前言：

在motplotlib的学习过程中，我们使用最多的就是numpy模块。

numpy 模块被称为 matplotlib 模块绘制图表伴侣。

xdm,接下来我们来对 matplotlib 伴侣-numpy 模块相关知识的学习

1. numpy 简介

numpy 模块是 Python 支持对大量数组进行科学计算的第三方库。

numpy 模块在numpy官网文档中详细描述了numpy模块提供许多对多维数组对象、矩阵快速操作快速操作的功能。

• 数学、逻辑、形状操作

• 排序、选择、I/O

• 基本线性代数、基本统计运算、随机模拟

• 广播，字节交换

numpy 模块为开源代码，目前官网已经更新到1.22.0版本。

github源码链接，对其源码感兴趣的兄弟们可以康康哈~

numpy 应用场景

numpy 模块通常与matplotlib（绘图库） 一起使用。

在matplotlib绘制图表前进行对数据进行计算处理。

numpy 模块安装

由于numpy 模块是Python提供对数据处理的第三库，需要使用pip install来安装

pip install numpy

numpy 模块使用

在代码中，我们需要使用import 来进行导入

import numpy as np

2. numpy 特点

numpy 模板的核心是ndarray对象,这个对象封装同种类型的n维数组,将许多操作留在编译代码中执行，进而提高性能。

numpy array 与 python 内置的list区别点：

• numpy 数组在创建时是固定大小，python list列表大小是动态变化的。如果要更改ndarray的大小则是将原始数组删除后重新创建新的数组

• numpy 数组中元素必须是同数据类型的，因而内存中的大小相同。python list 可以允许不同类型的元素存在。

• numpy 数组对大量数据进行高级数学运算的执行效率比Python list更高

• numpy 数组在科学计算被大量使用，对目前主流的科学数学软件都是基于此模块。

3. numpy 常用方法

numpy 模块善于对大量数据进行科学计算，因此它不仅提供多维的数组对象array,还有通用函数方法等。

目前，我们此文章先介绍numpy 模块中常用的方法哈

4. 实例

本期，我们将使用numpy进行创建数组、切片、索引、广播等功能实操

# 创建一个三维数组
arr = np.array([[0,0,0],[2,3,9],[1,2,3]])

# numpy通过索引或者切片来访问，arr[start:stop:step]

print("切片a[1:]:\n",arr[1:])

# 广播功能，两个数组进行➕

b = np.array([2,5,7])
print("arr+b:\n",arr+b)

总结：
本期，我们对matplotlib绘图模块伴侣-numpy模块进行认识和了解。numpy 模块提供的数组对象让其在多维数据数学运算比Python内置方法更加高效。

来源：https://juejin.cn/post/7054205480192704542