"Python科学计算基础之Numpy1：安装、导入和基本概念"

NumPy （Numerical Python） 是一个开源的 Python 科学计算库，用于快速处理任意维度的数组。NumPy 支持常见的数组和矩阵操作。对于同样的数值计算任务，使用 NumPy 比直接使用 Python 要简洁、快速得多。NumPy 使用 ndarray 对象来处理多维数组，该对象是一个快速而灵活的大数据容器，是多维数组的一种表示方法。为了提升质量，也可以用『张量』称呼它。用array函数就能够创建一个ndarray，比如。 a = np.array(1) b = np.array([1,2]) c = np.array([[1.0,2.0,3.0],[3.0,4.0,5.0]]) 这里，a实际上还是一个数，或者叫它『0阶张量』。b是个向量，或者叫它『1阶张量』。c是个矩阵，或者叫它『2阶张量』。ndarray的深度，或者说张量的阶数可以用其ndim属性得到，每一阶的长度可以用其shape属性得到。ndarray的维度方向的索引称为『轴』(axis)。 NumPy的安装命令： pip install numpy 导入NumPy的常用方式为： import numpy as np 基本概念 NumPy的核心是ndarray，它是一个多维数组对象，是存储单一数据类型元素的更大数组。ndarray具有以下属性： - ndim：数组的维度（轴）的个数 - shape：数组对象的尺度 - size：数组对象的元素个数 - dtype：数组对象的元素类型 NumPy 提供了很多用于创建数组的函数，比如： - np.array()：创建一个数组 - np.arange()：返回数组 - np.linspace()：返回等差数列 - np.logspace()：返回等比数列 - np.zeros()：返回全0数组 - np.ones()：返回全1数组 - np.eye()：返回单位矩阵 - np.random.rand()：返回随机数组 数学计算 NumPy还提供了很多数学计算的函数，这些函数可以对数组进行操作，比如： - 基本运算：加减乘除、幂次方、求余 - 常用函数：sin、cos、tan、exp、log - 聚合函数：sum、mean、median、std - 线性代数运算：矩阵乘法、逆矩阵、特征值、特征向量 使用NumPy，可以方便地对多维数组进行数学和统计运算，而且效率非常高。因此，在数据处理和科学计算领域，NumPy是一个非常重要的工具。 总结 NumPy是Python中用于科学计算的重要库，它提供了高效的多维数组对象和各种用于数组操作的函数。通过NumPy，可以方便地处理多维数组数据，并进行向量化运算，能够大大提高计算效率。同时，NumPy还提供了丰富的数学函数和线性代数运算，方便进行科学计算和数据处理。因此，对于使用Python进行科学计算的用户来说，熟练掌握NumPy是非常重要的。同时，NumPy的广泛应用也使得它成为了数据科学、人工智能和机器学习等领域不可或缺的重要工具之一。