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原创
: Numpy学习(一)——Numpy 简介
Numpy学习(一)——Numpy 简介
Numpy 简介
导入numpy
Numpy是Python的一个很重要的第三方库,很多其他科学计算的第三方库都是以Numpy为基础建立的。
Numpy的一个重要特性是它的数组计算。
from numpy import *
以下几种导入方式都行
import numpy
import numpy as np
from numpy import *
from numpy import array, sin
ipython中可以使用magic命令来快速导入Numpy的内容。
%pylab
Using matplotlib backend: TkAgg
Populating the interactive namespace from numpy and matplotlib
数组上的数学操作
a = [1, 2, 3, 4]
a + 1 # 直接运行报错
TypeErrorTraceback (most recent call last)
<ipython-input-3-eb27785ac8c2> in <module>()
1 a = [1, 2, 3, 4]
----> 2 a + 1 # 直接运行报错
TypeError: can only concatenate list (not "int") to list
# 使用array数组
a = array(a)
a
array([1, 2, 3, 4])
a + 1
array([2, 3, 4, 5])
b = array([2, 3, 4, 5])
a+b
array([3, 5, 7, 9])
a*b
array([ 2, 6, 12, 20])
a**b
array([ 1, 8, 81, 1024])
提取数组中的元素
a[0]
1
a[:2]
array([1, 2])
a[-2:]
array([3, 4])
a[:2]+a[-2:]
array([4, 6])
修改数组形状
# 查看array的形状
a.shape
(4,)
# 修改array的形状
a.shape = 2,2
a
array([[1, 2],
[3, 4]])
多维数组
a
array([[1, 2],
[3, 4]])
a+a
array([[2, 4],
[6, 8]])
a*a
array([[ 1, 4],
[ 9, 16]])
画图
linspace 用来生成一组等间隔的数据:
# precision该方法用来定义小数点后的位数
a = linspace(0, 2*pi, 21)
%precision 3
a
array([0. , 0.314, 0.628, 0.942, 1.257, 1.571, 1.885, 2.199, 2.513,
2.827, 3.142, 3.456, 3.77 , 4.084, 4.398, 4.712, 5.027, 5.341,
5.655, 5.969, 6.283])
# 三角函数
b = sin(a)
b
array([ 0.000e+00, 3.090e-01, 5.878e-01, 8.090e-01, 9.511e-01,
1.000e+00, 9.511e-01, 8.090e-01, 5.878e-01, 3.090e-01,
1.225e-16, -3.090e-01, -5.878e-01, -8.090e-01, -9.511e-01,
-1.000e+00, -9.511e-01, -8.090e-01, -5.878e-01, -3.090e-01,
-2.449e-16])
# 画出三角函数图像
%matplotlib inline
plot(a, b)
[<matplotlib.lines.Line2D at 0xab0fe10>]
从数组中选择元素
b
array([ 0.000e+00, 3.090e-01, 5.878e-01, 8.090e-01, 9.511e-01,
1.000e+00, 9.511e-01, 8.090e-01, 5.878e-01, 3.090e-01,
1.225e-16, -3.090e-01, -5.878e-01, -8.090e-01, -9.511e-01,
-1.000e+00, -9.511e-01, -8.090e-01, -5.878e-01, -3.090e-01,
-2.449e-16])
# 假设我们想选取数组b中所有非负的部分,首先可以利用 b 产生一组布尔值
b >= 0
array([ True, True, True, True, True, True, True, True, True,
True, True, False, False, False, False, False, False, False,
False, False, False])
mask = b >= 0
# 画出所有对应的非负值对应的点:
plot(a[mask], b[mask], 'ro')
[<matplotlib.lines.Line2D at 0xafd0e50>]
plot(a[mask], b[mask], 'r')
[<matplotlib.lines.Line2D at 0xa833ad0>]