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。