⑴ python科學計算包numpy用法
本文實例講述了Python科學計算包numpy用法。分享給大家供大家參考，具體如下：
1 數據結構
numpy使用一種稱為ndarray的類戚亂似Matlab的矩陣式數據結構管理數據，比python的列表和標准庫的array類更為強大，處理數據更為方便。
1.1 數組的生成
在numpy中，生成數組需要指定數據類型，默認是int32，即整數，可以通過dtype參數來指定，一般用到的有int32、bool、float32、uint32、complex，分別代旦念表整數、布爾值、浮模仔困點型、無符號整數和復數
一般而言，生成數組的方法有這么幾種：
以list列表為參數生成(用tolist方法即可轉換回list)：
?
1
234
5
In[
3
]: a
=
array([
1
,
2
,
3
])
In[
4
]: a
Out[
4
]: array([
1
,
2
,
3
])
In[
5
]: a.tolist()
Out[
5
]: [
1
,⑵ python numpy是什麼庫
NumPy是Python語言的一個擴充程序庫。支持高級大量的維度數組與矩陣運算，此外也針對數組運算提供大量的數學函數庫。Numpy內部解除了CPython的GIL（全局解釋器鎖），運行效率極好，是大量機器學習框架的基礎庫！
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NumPy的全名為Numeric Python，是一個開源的Python科學計算庫，它包括：
·一個強大的N維數組對象ndrray；
·比較成熟的（廣播）函數庫；
·用於整合C/C++和Fortran代碼的工具包；
·實用的線性代數、傅里葉變換和隨機數生成函數。
NumPy的優點：
·對於同樣的數值計算任務，使用NumPy要比直接編寫Python代碼便捷得多；
·NumPy中的數組的存儲效率和輸入輸出性能均遠遠優於Python中等價的基本數據結構，且其能夠提升的性能是與數組中的元素成比例的；
·NumPy的大部分代碼都是用C語言寫的，其底層演算法在設計時就有著優異的性能，這使得NumPy比純Python代碼高效得多。
當然，NumPy也有其不足之處，由於NumPy使用內存映射文件以達到最優的數據讀寫性能，而內存的大小限制了其對TB級大文件的處理；此外，NumPy數組的通用性不及Python提供的list容器。因此，在科學計算之外的領域，NumPy的優勢也就不那麼明顯。