numpy jupyter

Numpy是一个Python库，用于进行科学计算和数值操作。它提供了一个强大的多维数组对象（ndarray），以及用于操作这些数组的各种函数和方法。通过使用Numpy，可以高效地进行数组操作，进行数学运算，进行统计分析等。

Jupyter是一个交互式笔记本环境，可以在浏览器中创建和共享文档，其中包含实时代码、方程式和可视化图像。Jupyter Notebook支持多种编程语言，包括Python。它提供了一个方便的界面，可以在代码块中编写和执行代码，并且可以在同一文档中保存和查看结果。

在使用Jupyter Notebook进行Numpy编程时，首先需要导入Numpy库。使用"import numpy as np"语句将Numpy库导入到代码中。这样，就可以使用Numpy提供的函数和方法来创建和操作数组。

在Numpy中，可以使用np.array()函数创建一个ndarray数组。例如，通过使用a = np.array([1,2,3,4])语句，可以创建一个包含1、2、3、4的数组。类似地，使用b = np.array([5,6,7,8])语句，可以创建另一个数组。

另外，Numpy还提供了一些数组操作函数，如np.stack()函数用于堆叠数组的维度。通过使用np.stack([a,b])语句，可以将数组a和数组b沿着新的维度堆叠起来。

此外，Numpy还提供了一些统计函数，如均值和求和函数。可以使用a.mean()或np.mean(a)来计算数组a的均值，使用a.sum()来计算数组a的和。

综上所述，通过在Jupyter Notebook中导入Numpy库，并使用Numpy提供的函数和方法，可以方便地进行多维数组操作、数学运算和统计分析。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Numpy(基于jupyter)](https://blog.csdn.net/weixin_43808138/article/details/123051369)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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