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pythonuint64

发布时间:2023-09-08 13:06:37

python科学计算包numpy用法


本文实例讲述了Python科学计算包numpy用法。分享给大家供大家参考,具体如下:
1 数据结构
numpy使用一种称为ndarray的类戚乱似Matlab的矩阵式数据结构管理数据,比python的列表和标准库的array类更为强大,处理数据更为方便。
1.1 数组的生成
在numpy中,生成数组需要指定数据类型,默认是int32,即整数,可以通过dtype参数来指定,一般用到的有int32、bool、float32、uint32、complex,分别代旦念表整数、布尔值、浮模仔困点型、无符号整数和复数
一般而言,生成数组的方法有这么几种:
以list列表为参数生成(用tolist方法即可转换回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。

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