（1）對於同樣的數值計算任務，由於numpy能夠直接對陣列和矩陣進行操作，可以省略很多迴圈語句使用numpy要比直接編寫python**便捷得多；
（2）numpy中陣列的儲存效率和輸入輸出效能均遠遠優於python中等價的基 本資料結構；
（3）numpy的大部分**都是用c語言寫成的，這使得numpy比純python代 碼高效得多。
（1）numpy的全名為numeric python，是乙個開源的python科學計算庫，它包括：
• 乙個強大的n維陣列物件ndrray；
• 比較成熟的函式庫；
• 用於整合c/c++和fortran**的工具包；
• 實用的線性代數、傅利葉變換和隨機數生成函式
（2）numpy支援高維度陣列與矩陣運算，此外也針對陣列運算提供大量的數學函式庫。
1、普通python方法求和
a =
b =
c =
for i in range
(3):
print(c)
import numpy as np
defnumpysun
(n):
''' np.arange(start,end,step,type)
start:開始位置
end：結束位置
step：步長
type：numpy陣列的資料型別
:param n:
:return:
'''a = np.arange(0,n,1,np.int64) ** 2
b = np.arange(0,n,1,np.int64) ** 3
c = a + b
return c
c = numpysun(1292)
print(c)
import numpy as np
from datetime import datetime
# import time
defcreate
(n,m):
a =
for i in range(n):
return a
defpythonsum
(n):
a = create(n,2)
b = create(n,3)
c =
for i in range(n):
return c
start = datetime.now()
result = pythonsum(100000)
totaltime = datetime.now() - start
print(result)
print(totaltime.microseconds)
defnumpy1
(n):
a = np.arange(0,n,1,np.int64) ** 2
b = np.arange(0,n,1,np.int64) ** 3
c = a+b
return c
start1 = datetime.now()
result2 = numpy1(100000)
totaltime = datetime.now() - start1
print(result2)
print(totaltime.microseconds)
標準安裝的python中用列表(list)可以用來當作陣列使用，但是列表中所儲存的是物件 (任意物件)的指標。對於數值運算來說這種結構顯然比較浪費記憶體和cpu計算時間。
python還提供了乙個array模組，它直接儲存數值。但是由於它只支援一維陣列，也沒有各種運算函式，因此也不適合做數值運算。
numpy提供了以下物件，解決標準python的不足：
•ndarray（ n-dimensional array object）n維陣列(簡稱陣列)物件，儲存單一數
據型別的n維陣列
•ufunc（ universal function object）通用函式物件，對陣列進行處理的函式。
import numpy as np
# 建立numpy資料的幾種方法
'''1、arange()
np.arange(start,end,step,type)
start:開始位置
end：結束位置
step：步長
type：numpy陣列的資料型別
:param n:
:return:
'''a = np.arange(5)
# print(a)
# 檢視numpy陣列的資料型別
print(a.dtype)
'''2、利用python列表建立numpy資料
np.array(list)
list:python 的列表
'''price = [12.5, 5.5, 7.0, 13]
price2 = np.array(price)
print(price2)
print(price2.dtype)
'''3、建立乙個從a-b範圍內取n個點等間距分布的陣列
a = 0
b = 10
n = 4
np.linspace(start,end,points,endpoint)
start:開始
end:結束
points：在start和end之間取的點的個數
endpoint: 建立出的陣列是否包含end結束位置，取值為true/false
'''c = np.linspace(0, 10, 4, endpoint=false)
print(c)
# 檢視陣列的形狀 shape
# (4,) 代表一維
print(c.shape)
d2 = np.array([[1,2,3,4],
[5,6,7,8]])
print(d2.shape)
'''建立二維陣列
'''d2 = np.array([[1,2,3,4],
[5,6,7,8]])
d2_1 = np.array([np.arange(5),np.arange(5,10)])
print(d2_1)
建立特殊的陣列：
# 1、例如：建立值全為0的2行2列和2行一維陣列
zeros = np.zeros((2, 2))
zeros1 = np.zeros((2,))
print(zeros)
print(zeros1)
# 2、建立3行3列值全為1的陣列
ones = np.ones((3, 3))
print(ones)
# 3、建立乙個多維的值全為指定某個值得陣列
# 例如：2行2列，值全為10的陣列
full = np.full((2, 2), 10)
print(full)
# 4、建立對角矩陣 注意：對角矩陣必須是方陣，即行數和列數相等
eye = np.eye(2)
print(eye)
# 將方陣的對角線上的1向右上角或者是左下角移動
eye2 = np.eye(3,k=1)
print(eye2)
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