jupyter numpy库怎么显示数据

Jupyter Notebook 中使用 NumPy 显示数据通常涉及创建数组并使用一些内置函数来展示结果。NumPy 提供了 `numpy.array` 或 `numpy.linspace` 等方法生成数据，然后可以利用 `%matplotlib inline` (在 Jupyter Notebook 中) 或者 `plt.show()` (在单独的 IPython shell 中) 来可视化数据。

下面是一个简单的例子：

import numpy as np

# 创建一个一维数组
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 显示数组
print("Array data:")
print(data)

# 使用 matplotlib 显示数据
import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制直方图
plt.hist(data)
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Histogram of Data')
plt.show()

在这个例子中，我们首先导入 NumPy 和 Matplotlib 库，创建了一个一维数组，然后打印出来。接着使用 `plt.hist` 函数绘制该数组的直方图，并显示图形。

相关问题

在使用NumPy库进行数据分析时，如何防止ndarray默认使用科学计数法显示数据？

在Python的NumPy库中，默认情况下，当数组元素的数量较多或者数值范围较大时，ndarray会使用科学计数法来显示数据。然而，有时候为了更好的阅读性和数据分析的准确性，我们需要控制数组的显示方式，使其以正常格式输出。以下是一些方法可以实现这个需求：

参考资源链接：[完美解决python中ndarray 默认用科学计数法显示的问题](https://wenku.csdn.net/doc/645ca6dd59284630339a3e3a?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，你可以通过设置NumPy的打印选项来改变输出格式。NumPy允许你调整打印输出的精度和阈值，从而改变数组的显示方式。例如，你可以使用numpy.set_printoptions函数来设置precision（精度）参数和threshold（阈值）参数：

import numpy as np

# 设置打印精度为小数点后5位，以及打印的阈值为1000项
np.set_printoptions(precision=5, threshold=1000)

此外，如果你只是想临时改变显示方式，而不改变全局设置，可以使用`np.format_float_scientific`函数来格式化单个浮点数：

arr = np.array([1.***e-15, 1.***e-13, 1.***e15])

# 打印时不使用科学计数法
for num in arr:
    print(np.format_float_scientific(num, exp_digits=0, precision=10))

另外，如果你使用的是Jupyter Notebook或者IPython，可以通过设置IPython的显示选项来避免科学计数法：

import IPython

# 在Jupyter Notebook或IPython中设置
IPython.display.set_matplotlib_formats('svg', 'pdf')

最后，如果上述方法仍然不能满足需求，或者你希望对数组的显示格式有更细粒度的控制，可以将ndarray转换为pandas的DataFrame对象，因为DataFrame提供了更多关于显示格式的控制选项。例如：

import pandas as pd

# 将ndarray转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(arr.reshape(1, -1))

# 设置DataFrame的显示格式，避免科学计数法
pd.set_option('display.float_format', '{:.10f}'.format)

通过上述方法，你可以有效地控制ndarray的显示方式，使其不以科学计数法输出，从而提高数据可视化的可读性和准确性。为了更深入地了解NumPy的显示选项和打印控制，可以参考提供的辅助资料《完美解决python中ndarray 默认用科学计数法显示的问题》，它将为你提供详尽的解决方案和更多实用技巧。

参考资源链接：[完美解决python中ndarray 默认用科学计数法显示的问题](https://wenku.csdn.net/doc/645ca6dd59284630339a3e3a?spm=1055.2569.3001.10343)

vscode扩展numpy库

### 安装和配置 Numpy 库

#### 下载并安装 Visual Studio Code (VSCode)

确保已经从官方网址下载并安装了最新版本的 VSCode[^2]。

#### 配置 Python 解释器

为了能够在 VSCode 中顺利使用 numpy，首先要确认已正确设置了 Python 解释器。可以通过点击状态栏底部左侧显示的 Python 版本号来切换解释器。建议选择 Anaconda 或 Miniconda 提供的 Python 环境，因为这些环境中通常预装了许多科学计算所需的包[^3]。

#### 使用 pip 安装 NumPy

如果当前使用的不是 Conda 创建的虚拟环境，则可以直接通过命令行工具利用 `pip` 来安装 NumPy：

pip install numpy

对于离线情况下的安装需求，可以提前准备好 whl 文件，并将其放置于指定文件夹内，之后进入该文件夹并通过如下指令完成安装[^4]:

cd path_to_your_folder
pip install filename.whl

#### 添加 Jupyter 插件支持

考虑到部分用户可能希望在 VSCode 内部运行 Jupyter Notebook，因此推荐同时安装 Microsoft 发布的 "Jupyter" 和 "Python" 两个官方扩展程序。这不仅有助于更好地管理依赖关系，还能增强对数据科学工作流的支持[^1]。

#### 核实安装效果

最后一步是在新创建的 .py 文件或是交互式的 IPython 终端中尝试导入 numpy 并执行简单测试以验证其功能正常：

import numpy as np
print(np.__version__)
array_example = np.array([1, 2, 3])
print(array_example)