Python numpy基础教程：数组与矢量计算

"这篇资源是关于Python中numpy模块的基础学习，特别是如何进行数组和矢量计算。文中通过实例展示了如何创建和操作数组，并介绍了数组的一些关键属性和数据类型。" 在Python中，numpy是一个强大的库，它提供了高效的多维数组和矩阵运算功能，非常适合科学计算。在描述中，首先提到了数组操作可以极大地提高数据处理效率，numpy正是实现这一目标的工具。通过`import numpy as np`导入numpy库后，我们可以使用`np.array()`函数来创建数组。 例如，创建一个一维数组`data`： ```python data = np.array([2, 5, 6, 8, 3]) ``` 这个数组可以通过`print(data)`打印出来，显示为`[2 5 6 8 3]`。接着，创建了一个二维数组`data1`： ```python data1 = np.array([[2, 5, 6, 8, 3], np.arange(5)]) ``` `data1`的打印结果为`[[2 5 6 8 3][0 1 2 3 4]]`，它是一个2x5的二维数组。 为了更好地理解数组的结构，可以使用`shape`属性查看数组的维度，以及`dtype`属性查看数组元素的数据类型。如： ```python print(data.shape) # 输出 (5,) print(data.dtype) # 输出 int32 print(data1.shape) # 输出 (2, 5) print(data1.dtype) # 输出 int32 ``` `data`是一维数组，`data1`是二维数组，它们都包含32位整数。 numpy还提供了其他一些属性用于了解数组信息： - `array.ndim`返回数组的维度数，如`data.ndim`将返回1，`data1.ndim`返回2。 - `array.size`返回数组元素的总数，如`data.size`将返回5，`data1.size`返回10。 - `array.itemsize`返回数组中每个元素的字节数，如`data.itemsize`将返回4（因为32位int类型占用4字节）。 numpy支持多种数据类型，包括整型（如`int8`、`int32`、`int64`等）、无符号整型（如`uint8`、`uint16`、`uint64`等）和浮点型（如`float16`、`float32`、`float64`等）。这些数据类型覆盖了从低精度到高精度的数值计算需求，且浮点类型有不同的精度和存储空间占用。 numpy提供了一套完整的数组操作和数学计算功能，使得Python在数值计算方面有了强大的支持。通过学习numpy的基础知识，包括数组的创建、属性查询以及各种数据类型，开发者能够高效地处理大量数据，进行复杂的科学计算。