relupythonnumpy

‘壹’ python numpy是什么库

NumPy是Python语言的一个扩充程序库。支持高级大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。Numpy内部解除了CPython的GIL（全局解释器锁），运行效率极好，是大量机器学习框架的基础库！

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NumPy的全名为Numeric Python，是一个开源的Python科学计算库，它包括：

·一个强大的N维数组对象ndrray；

·比较成熟的（广播）函数库；

·用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；

·实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。

NumPy的优点：

·对于同样的数值计算任务，使用NumPy要比直接编写Python代码便捷得多；

·NumPy中的数组的存储效率和输入输出性能均远远优于Python中等价的基本数据结构，且其能够提升的性能是与数组中的元素成比例的；

·NumPy的大部分代码都是用C语言写的，其底层算法在设计时就有着优异的性能，这使得NumPy比纯Python代码高效得多。

当然，NumPy也有其不足之处，由于NumPy使用内存映射文件以达到最优的数据读写性能，而内存的大小限制了其对TB级大文件的处理；此外，NumPy数组的通用性不及Python提供的list容器。因此，在科学计算之外的领域，NumPy的优势也就不那么明显。

‘贰’ 问一下Python里的numpy的正确读法是什么

numpy读法是:英['nʌmpi]，NumPy是Python中科学计算的基础包。

它是一个Python库，提供多维数组对象，各种派生对象(如掩码数组和矩阵)，以及用于数组快速操作的各种例程，包括数学逻辑，形状操作，I / O离散傅立叶变换，随机模拟等等。

NumPy包的核心是ndarray对象。这封装了同构数据类型的n维数组，许多操作在编译代码中执行以提高性能。

NumPy数组和标准Python序列之间有几个重要的区别：

1、NumPy数组在创建时具有固定大小，与Python列表(可以动态增长)不同。更改ndarray的大小将创建一个新数组并删除原始数组。

2、NumPy数组中的元素都需要具有相同的数据类型，因此在内存中的大小相同。例外：可以有(Python，包括NumPy)对象的数组，从而允许不同大小的元素的数组。

3、NumPy数组有助于对大量数据进行高级数学和其他类型的操作。通常，与使用Python的内置序列相比，这些操作的执行效率更高，代码更少。

4、越来越多的基于Python的科学和数学软件包正在使用NumPy数组；虽然这些通常支持Python序列输入，但它们在处理之前将这些输入转换为NumPy数组，并且它们通常输出NumPy数组。

‘叁’ python中numpy 有哪些内容

Numpy是Python的一个科学计算的库，提供了矩阵运算的功能，其一般与Scipy、matplotlib一起使用。其实，list已经提供了类似于矩阵的表示形式，不过numpy为我们提供了更多的函数。如果接触过matlab、scilab，那么numpy很好入手。

‘肆’ python numpy 怎么安装

两个方法：

1. 使用pip 安装，命令： pip install numpy

图例：

然后等提示安装完成就行。但是这种方法很容易出问题，因为服务器在国外，很容易延迟或者丢包导致报错，多试几次或者使用方法2

2.到pypi社区下载压缩包到本地，解压再安装（网址：https://pypi.python.org/pypi?%3Aaction=search&term=numpy&submit=search）

‘伍’ python如何安装numpy库

首先我们要找到python安装的位置
win+R打开
进入以后输入： where python
找到安装目录后，找到Scripts文件夹所在位置：如ProgramsPythonPython36Scripts
然后去网上下载对应的文件：
看清楚自己是32位还是64位，将这个文件下载到Scripts文件夹下面
在cmd命令行中输入：pip3.6 install D:-1.15.4-cp36-none-win_amd64.whl
这样就可以安装好了。
更多Python相关技术文章，请访问Python教程栏目进行学习！以上就是小编分享的关于python如何安装numpy库的详细内容希望对大家有所帮助，更多有关python教程请关注环球青藤其它相关文章！

‘陆’ python numpy有什么用

NumPyis the fundamental package for scientific computing withPython。就是科学计算包。

• a powerful N-dimensional array object

• sophisticated (broadcasting) functions

• tools for integrating C/C++ and Fortran code

• useful linear algebra, Fourier transform, and random number capabilities

一个用python实现的科学计算包。包括：1、一个强大的N维数组对象Array；2、比较成熟的（广播）函数库；3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便。

NumPy系统是Python的一种开源的数字扩展。这种工具可用来存储和处理矩阵，比Python自身的嵌套列表结构要高效。据说NumPy将Python相当于变成一种免费的更强大的MatLab系统。

‘柒’ python关于numpy基础问题

Python发展至今，已经有越来越多的人使用python进行科学技术，NumPY是python中的一款高性能科学计算和数据分析的基础包。
ndarray
ndarray（以下简称数组）是numpy的数组对象，需要注意的是，它是同构的，也就是说其中的所有元素必须是相同的类型。其中每个数组都有一个shape和dtype。
shape既是数组的形状，比如
复制代码
1 import numpy as np
2 from numpy.random import randn
3
4 arr = randn(12).reshape(3, 4)
5
6 arr
7
8 [[ 0.98655235 1.20830283 -0.72135183 0.40292924]
9 [-0.05059849 -0.02714873 -0.62775486 0.83222997]
10 [-0.84826071 -0.29484606 -0.76984902 0.09025059]]
11
12 arr.shape
13 (3, 4)
复制代码
其中(3, 4)即代表arr是3行4列的数组，其中dtype为float64
一下函数可以用来创建数组
array将输入数据转换为ndarray，类型可制定也可默认
asarray将输入转换为ndarray
arange类似内置range
ones、ones_like根据形状创建一个全1的数组、后者可以复制其他数组的形状
zeros、zeros_like类似上面，全0
empty、empty_like创建新数组、只分配空间
eye、identity创建对角线为1的对角矩阵
数组的转置和轴对称
转置是多维数组的基本运算之一。可以使用.T属性或者transpose()来实现。.T就是进行轴对换而transpose则可以接收参数进行更丰富的变换
复制代码
arr = np.arange(6).reshape((2,3))
print arr
[[0 1 2]
[3 4 5]]
print arr.T
[[0 3]
[1 4]
[2 5]]
arr = np.arange(24).reshape((2,3,4))
print arr
[[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]
[[12 13 14 15]
[16 17 18 19]
[20 21 22 23]]]
print arr.transpose((0,1,2))
[[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]
[[12 13 14 15]
[16 17 18 19]
[20 21 22 23]]]
复制代码
数组的运算
大小相等的数组之间做任何算术运算都会将运算应用到元素级别。
复制代码
1 arr = np.arange(9).reshape(3, 3)
2 print arr
3
4 [[0 1 2]
5 [3 4 5]
6 [6 7 8]]
7
8 print arr*arr
9
10 [[ 0 1 4]
11 [ 9 16 25]
12 [36 49 64]]
13
14 print arr+arr
15
16 [[ 0 2 4]
17 [ 6 8 10]
18 [12 14 16]]
19
20 print arr*4
21
22 [[ 0 4 8]
23 [12 16 20]
24 [24 28 32]]
复制代码
numpy的简单计算中，ufunc通用函数是对数组中的数据执行元素级运算的函数。
如：
复制代码
arr = np.arange(6).reshape((2,3))
print arr
[[0 1 2]
[3 4 5]]
print np.square(arr)
[[ 0 1 4]
[ 9 16 25]]
复制代码
类似的有：abs,fabs,sqrt,square,exp,log,sign,ceil,floor,rint,modf,isnan,isfinite,isinf,cos,cosh,sin,sinh,tan,tanh，
add,subtract,multiply,power,mod,equal,等等

‘捌’ python 的relu什么意思

There are a couple of ways.
>>> x = np.random.random((3, 2)) - 0.5
>>> x
array([[-0.00590765, 0.18932873],
[-0.32396051, 0.25586596],
[ 0.22358098, 0.02217555]])
>>> np.maximum(x, 0)
array([[ 0. , 0.18932873],
[ 0. , 0.25586596],
[ 0.22358098, 0.02217555]])
>>> x * (x > 0)
array([[-0. , 0.18932873],
[-0. , 0.25586596],
[ 0.22358098, 0.02217555]])
>>> (abs(x) + x) / 2
array([[ 0. , 0.18932873],
[ 0. , 0.25586596],
[ 0.22358098, 0.02217555]])
If timing the results with the following code:
import numpy as np
x = np.random.random((5000, 5000)) - 0.5
print("max method:")
%timeit -n10 np.maximum(x, 0)
print("multiplication method:")
%timeit -n10 x * (x > 0)
print("abs method:")
%timeit -n10 (abs(x) + x) / 2
We get:
max method:
10 loops, best of 3: 239 ms per loop
multiplication method:
10 loops, best of 3: 145 ms per loop
abs method:
10 loops, best of 3: 288 ms per loop
So the multiplication seems to be the fastest.

‘玖’ python怎样引用numpy

numpy是python的一个科学计算的库，提供了矩阵运算的功能，一般与scipy、matplotlib一起使用。
导入numpy的范例如下:
>>>import numpy as np
>>>print np.version.version
1.6.2

‘拾’ python numpy是库还是模块

在python里，一个模块是单个py文件（或者是多个py文件）

模块是在一个导入下导入并使用的单个文件（或多个文件）。如

importmy_mole

而包是提供包层次结构的目录中的模块集合，每个目录中都会含有__init__.py文件。

frommy_package.timing.danger.internetsimportfunction_of_love

通常我们会将包叫成库，库有仓库，集合的意思

所以针对问题numpy是库还是模块

我个人觉得，根据需要来确定了。当你需要numpy时它可以叫做包（库）,但你在编写代码实现功能时，它就是作为模块来使用，它应该叫模块。这是个人看法，并非标准答案，仁者见仁智者见智了。