Python中的NumPy入门:科学计算与数组操作的10个基础教程

2024-05-03 21:04

本文主要是介绍Python中的NumPy入门:科学计算与数组操作的10个基础教程,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

1. 引言:走进NumPy的世界

欢迎来到Python科学计算的核心地带——NumPy!它就像一个拥有强大魔力的数学工具箱,专为处理多维数组而生,让你在数据分析、机器学习等领域如虎添翼。今天,我们将一起踏上这趟十步旅程,从零开始,轻松掌握NumPy的基础知识与操作技巧。

2. 教程1:安装与导入NumPy

首先,确保你的Python环境中已经安装了NumPy。打开命令行,输入以下命令:

pip install numpy

安装完成后,在Python脚本中导入NumPy库:

import numpy as np

记住,我们通常用np作为NumPy的别名,这样在后续代码中可以更简洁地调用其功能。

3. 教程2:认识NumPy数组——创建与属性

NumPy的核心是“数组”(Array)。创建一个简单的整数数组:

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr)运行这段代码,你会看到输出:[1 2 3 4 5]数组有多种属性,如形状(shape)、维度(ndim)和数据类型(dtype):```python
print("Shape:", arr.shape)
print("Dimensions:", arr.ndim)
print("Data type:", arr.dtype)

这将揭示数组的尺寸信息和数据类型。

4. 教程3:数组索引与切片,轻松定位数据

访问数组元素就像访问列表一样简单:

print("First element:", arr[0])  # 输出:1

切片操作同样适用:

slice_arr = arr[1:4]  # 获取第二个至第四个元素
print(slice_arr)  # 输出:[2 3 4]

5. 教程4:数组运算:算术、逻辑与比较

NumPy数组支持丰富的算术运算:

# 加法
result_add = arr + 2
print(result_add)# 乘法
result_mul = arr * 2
print(result_mul)# 等于
result_eq = arr == 3
print(result_eq)

这些运算会逐元素进行,结果仍为数组。

6. 教程5:广播机制:大小不同的数组间高效运算

即使数组大小不同,NumPy也能通过“广播”巧妙地完成运算:

small_arr = np.array([1, 2, 3])
broadcast_result = small_arr + arr
print(broadcast_result)

广播将小数组自动扩展到与大数组匹配的形状,然后进行对应元素的运算。

7. 教程6:统计分析:快速掌握数组摘要信息

NumPy提供了一组便捷函数,用于计算数组的各种统计指标:

print("Minimum:", np.min(arr))
print("Maximum:", np.max(arr))
print("Mean:", np.mean(arr))
print("Standard Deviation:", np.std(arr))

这些函数让你瞬间获得数据集的关键统计信息。

8. 教程7:重塑与拼接:灵活调整数组形状

重塑(reshape)改变数组的形状而不改变数据内容:

reshaped_arr = arr.reshape(2, 3)
print(reshaped_arr)

拼接(concatenate)则可以将多个数组按指定轴合并:

arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
arr2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])concatenated = np.concatenate((arr1, arr2), axis=0)
print(concatenated)

9. 教程8:排序与筛选:有序数据,手到擒来

对数组进行排序:

sorted_arr = np.sort(arr)
print(sorted_arr)

筛选满足条件的元素:

condition = arr > 3
filtered_arr = arr[condition]
print(filtered_arr)

10. 教程9:文件I/O:读写CSV等数据文件

NumPy内置函数可方便读取和保存CSV等数据文件:

data = np.genfromtxt('example.csv', delimiter=',')
np.savetxt('output.csv', data, delimiter=',')

这篇关于Python中的NumPy入门:科学计算与数组操作的10个基础教程的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/957638

相关文章

Python实现终端清屏的几种方式详解

《Python实现终端清屏的几种方式详解》在使用Python进行终端交互式编程时,我们经常需要清空当前终端屏幕的内容,本文为大家整理了几种常见的实现方法,有需要的小伙伴可以参考下... 目录方法一:使用 `os` 模块调用系统命令方法二:使用 `subprocess` 模块执行命令方法三:打印多个换行符模拟

Python实现MQTT通信的示例代码

《Python实现MQTT通信的示例代码》本文主要介绍了Python实现MQTT通信的示例代码,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一... 目录1. 安装paho-mqtt库‌2. 搭建MQTT代理服务器(Broker)‌‌3. pytho

基于Python开发一个图像水印批量添加工具

《基于Python开发一个图像水印批量添加工具》在当今数字化内容爆炸式增长的时代,图像版权保护已成为创作者和企业的核心需求,本方案将详细介绍一个基于PythonPIL库的工业级图像水印解决方案,有需要... 目录一、系统架构设计1.1 整体处理流程1.2 类结构设计(扩展版本)二、核心算法深入解析2.1 自

从入门到进阶讲解Python自动化Playwright实战指南

《从入门到进阶讲解Python自动化Playwright实战指南》Playwright是针对Python语言的纯自动化工具,它可以通过单个API自动执行Chromium,Firefox和WebKit... 目录Playwright 简介核心优势安装步骤观点与案例结合Playwright 核心功能从零开始学习

Python 字典 (Dictionary)使用详解

《Python字典(Dictionary)使用详解》字典是python中最重要,最常用的数据结构之一,它提供了高效的键值对存储和查找能力,:本文主要介绍Python字典(Dictionary)... 目录字典1.基本特性2.创建字典3.访问元素4.修改字典5.删除元素6.字典遍历7.字典的高级特性默认字典

Python自动化批量重命名与整理文件系统

《Python自动化批量重命名与整理文件系统》这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用Python实现一个强大的文件批量重命名与整理工具,帮助开发者自动化这一繁琐过程,有需要的小伙伴可以了解下... 目录简介环境准备项目功能概述代码详细解析1. 导入必要的库2. 配置参数设置3. 创建日志系统4. 安全文件名处

使用Python构建一个高效的日志处理系统

《使用Python构建一个高效的日志处理系统》这篇文章主要为大家详细讲解了如何使用Python开发一个专业的日志分析工具,能够自动化处理、分析和可视化各类日志文件,大幅提升运维效率,需要的可以了解下... 目录环境准备工具功能概述完整代码实现代码深度解析1. 类设计与初始化2. 日志解析核心逻辑3. 文件处

python生成随机唯一id的几种实现方法

《python生成随机唯一id的几种实现方法》在Python中生成随机唯一ID有多种方法,根据不同的需求场景可以选择最适合的方案,文中通过示例代码介绍的非常详细,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习... 目录方法 1:使用 UUID 模块(推荐)方法 2:使用 Secrets 模块(安全敏感场景)方法

Ubuntu 24.04启用root图形登录的操作流程

《Ubuntu24.04启用root图形登录的操作流程》Ubuntu默认禁用root账户的图形与SSH登录,这是为了安全,但在某些场景你可能需要直接用root登录GNOME桌面,本文以Ubuntu2... 目录一、前言二、准备工作三、设置 root 密码四、启用图形界面 root 登录1. 修改 GDM 配

JSONArray在Java中的应用操作实例

《JSONArray在Java中的应用操作实例》JSONArray是org.json库用于处理JSON数组的类,可将Java对象(Map/List)转换为JSON格式,提供增删改查等操作,适用于前后端... 目录1. jsONArray定义与功能1.1 JSONArray概念阐释1.1.1 什么是JSONA