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Linux上的Python Numpy教程,你不能错过的资料。

2023-10-27 20:18

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Linux上的Python Numpy教程,你不能错过的资料

Python Numpy是一个非常流行的Python科学计算库,它为Python提供了一个强大的多维数组对象,以及用于处理这些数组的各种函数。在本教程中,我们将介绍如何在Linux上使用Python Numpy,以及如何利用它进行科学计算。

安装Numpy

在开始学习Numpy之前,需要先安装它。在Linux上,可以使用pip来安装Numpy。首先需要确保pip已经安装,如果没有安装,可以通过以下命令来安装:

sudo apt-get install python-pip

然后使用以下命令来安装Numpy:

pip install numpy

安装完成后,我们可以通过以下命令来验证Numpy是否已经成功安装:

python -c "import numpy; print(numpy.__version__)"

如果输出的版本号与最新版本相同,则说明Numpy已经成功安装。

创建Numpy数组

在Numpy中,最基本的对象是ndarray对象,它代表一个n维数组。我们可以使用numpy.array()函数来创建一个ndarray对象。以下是一个创建一维数组的示例代码:

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
print(a)

输出:

[1 2 3]

我们可以使用numpy.ndim属性来获取数组的维度:

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
print(a.ndim)

输出:

1

创建多维数组也非常简单,只需要在numpy.array()函数中传递一个嵌套列表即可。以下是一个创建二维数组的示例代码:

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print(a)

输出:

[[1 2]
 [3 4]]

可以使用numpy.shape属性来获取数组的形状:

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print(a.shape)

输出:

(2, 2)

Numpy数组的运算

Numpy数组支持各种数学运算,如加法、减法、乘法和除法。以下是一些示例代码:

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

# 加法
print(a + b)

# 减法
print(a - b)

# 乘法
print(a * b)

# 除法
print(a / b)

输出:

[5 7 9]
[-3 -3 -3]
[ 4 10 18]
[0.25 0.4  0.5 ]

Numpy还支持广播,即在进行运算时,如果两个数组的形状不同,Numpy会自动将它们广播到相同的形状。以下是一个示例代码:

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([10, 20])

print(a * b)

输出:

[[10 40]
 [30 80]]

Numpy数组的索引和切片

Numpy数组的索引和切片与Python列表类似,但有一些不同之处。以下是一些示例代码:

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 索引
print(a[0])
print(a[0][1])
print(a[1, 2])

# 切片
print(a[0:2])
print(a[:, 1:3])
print(a[1:, :2])

输出:

[1 2 3]
2
6
[[1 2 3]
 [4 5 6]]
[[2 3]
 [5 6]
 [8 9]]
[[4 5]
 [7 8]]

Numpy数组的函数

Numpy提供了许多函数来处理数组,如求和、平均值、最大值、最小值等。以下是一些示例代码:

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 求和
print(np.sum(a))

# 按列求和
print(np.sum(a, axis=0))

# 按行求和
print(np.sum(a, axis=1))

# 平均值
print(np.mean(a))

# 最大值
print(np.max(a))

# 最小值
print(np.min(a))

输出:

10
[4 6]
[3 7]
2.5
4
1

Numpy还提供了许多其他的函数,如求方差、标准差、排序、矩阵乘法等。可以查阅官方文档来获取更多信息。

总结

在本教程中,我们介绍了如何在Linux上使用Python Numpy进行科学计算。我们学习了如何安装Numpy,创建Numpy数组,进行运算,进行索引和切片,以及使用Numpy数组的函数。希望这些知识对你有所帮助。

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