中科院python高階

2021-10-08 07:43:42 字數 2528 閱讀 1664

一、numpy包

numpy(numerical python) 是 python 語言的乙個擴充套件程式庫:

支援大量的維度陣列與矩陣運算 強大的n維陣列物件 ndarray 針對陣列運算提供大量的數學函式庫 整合 c/c++/fortran **的工具 線性代數、傅利葉變換、隨機數生成等功能

numpy 為開放源**並且由許多協作者共同維護開發

numpy 的前身 numeric 最早是由 jim hugunin 等開發. 2005 年, 結合了 numarray 的特色, 並加入了其它擴充套件而開發 numpy

numpy 通常與 scipy (scientific python) 和 matplotlib 一起使用

scipy 是乙個開源的 python 演算法庫和數學工具包 scipy 包含的模組有最優化, 線性代數, 積分, 插值, 特殊函式,快速傅利葉變換, 訊號處理和影象處理, 常微分方程求解等工具 matplotlib 是 numpy 的視覺化操作介面 numpy + scipy + matplotlib 的組合可以實現matlab的許多功能, 常學習資料 科學或者機器學習.

ndarray 物件
ndarray 是 一種 n 維陣列物件 ndarray 物件是用於存放同型別元素的多維陣列 索引以 0 下標為開始 每個元素在記憶體中都有相同儲存大小的區域 語法:

numpy.array(object, dtype = none, copy = true, order = none, subok = false, ndmin = 0)

引數: object: 陣列或巢狀的數列 dtype: 陣列元素的資料型別 copy: 物件是否需要複製 order: 計算機記憶體中儲存元素的順序, c為行方向, f為列方向, a為任意方向(預設) subok: 預設返回乙個與基類型別一致的陣列 ndmin: 指定生成陣列的最小維度 ndarray 物件由計算機記憶體的連續一維部分組成, 並結合索引模式, 將每個元素對映 到記憶體塊中的乙個位置. 記憶體塊以行順序(c樣式)或列順序(fortran或matlab風 格, f樣式)來儲存元素.

ndarray 物件

numpy 資料型別 內建資料型別

numpy 的數值型別實際上是資料型別物件 (dtype)的例項, 並對應唯一的字元. 資料型別物件用來描述與陣列對應的記憶體區域如何使用 資料的型別 (整數, 浮點數或者 python 物件) 資料的大小 (使用多少個位元組儲存) 資料的位元組順序 (小端法"") 在結構化型別的情況下, 欄位的名稱, 每個欄位的資料型別和每個欄位所取 的記憶體塊的部分 語法:

numpy.dtype(object, align, copy)

引數: object: 要轉換為的資料型別物件 align: 如果為 true, 填充欄位使其類似 c 的結構體。 copy: 複製 dtype 物件, 如果為 false, 則是對內建資料型別物件的引用

每個內建型別都有乙個唯一定義它的字元**

numpy 陣列屬性

numpy中, 陣列的維數稱為秩(rank) 一維陣列的秩為 1 二維陣列的秩為 2 以此類推 numpy中, 每乙個線性的陣列稱為乙個軸(axis) 很多時候可以宣告 axis axis=0, 表示沿著第 0 軸進行操作 axis=1, 表示沿著第 1 軸進行操作

numpy 的陣列中比較重要 ndarray 物件屬性有

ndarray 陣列除了可以用 ndarray 來建立外, 也可以通過以下方式來建立:

numpy.empty 建立乙個指定形狀(shape), 資料型別(dtype) 且未初始化的陣列 numpy.zeros 建立指定大小的陣列, 陣列元素以 0 來填充. numpy.ones 建立指定大小的陣列, 陣列元素以 1 來填充. 語法:

numpy.empty(shape, dtype = float, order = 『c』) numpy.zeros(shape, dtype = float, order = 『c』) numpy.ones(shape, dtype = none, order = 『c』)

引數: shape: 陣列形狀 dtype: 資料型別,可選 order: 計算機記憶體中的儲存元素的順序, 有"c"和"f"兩個選項

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