NumPy简介

标准Python中一般使用列表保存值，可以当做数组来使用，但是由于列表的元素可以是任何对象，因此列表中保存的是数组的指针。这样为了保存一组简单的数据而需要大量的指针和对象。对于数值运算来说，这种结构显然浪费啦内存和CPU计算时间。

NumPy的出现弥补啦这些不足。NumPy提供了两种基本对象：

1 ndarray ：英文名 n-dimensional array object 即为多维数组对象。统称为数组对象

2 ufunc    :  英文名 universal function object  他是一种能对数组处理的特殊函数

时间： 2024-12-11 20:14:32

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numpy 简介

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[python]-数据科学库Numpy学习

一.Numpy简介: Python中用列表(list)保存一组值,可以用来当作数组使用,不过由于列表的元素可以是任何对象,因此列表中所保存的是对象的指针.这样为了保存一个简单的[1,2,3],需要有3个指针和三个整数对象.对于数值运算来说这种结构显然比较浪费内存和CPU计算时间.此外Python还提供了一个array模块,array对象和列表不同,它直接保存数值,和C语言的一维数组比较类似.但是由于它不支持多维,也没有各种运算函数,因此也不适合做数值运算. NumPy提供了两种基本的对象:nda

Numpy基础笔记

Numpy简介 Numpy(Numerical Python的简称)是高性能科学计算和数据分析的基础包.其部分功能如下: ①ndarray,一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组.    ②用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数(无需编写循环).    ③用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具.    ④线性代数.随机数生成以及傅里叶变换功能. ⑤用于集成由C.C++.Fortran等语言编写的代码的工具. 创建数组 创建数组最简单的办法是使用array函数

python数据处理：NumPy基础

本文资料来自:Python for Data Analysis, Chapter 4 1. NumPy简介 NumPy,Numerical Python简称,是科学计算和数据分析所用的基础包.对于数据分析师,主要关注以下几点: a: Fast vectorized arrya operations for data munging and cleaning(数据分析和清洗), subsetting and filtering(和过滤), transformation and any other

python numpy 基础教程

Numpy简介 1.Numpy是什么 非常easy.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.事实上,list已经提供了类似于矩阵的表示形式,只是numpy为我们提供了很多其它的函数. 假设接触过matlab.scilab.那么numpy非常好入手. 在下面的代码演示样例中.总是先导入了numpy:(通用做法import numpu as np 简单输入) >>> import numpy as np >&g

numpy基础入门

本人小白一枚,最近在精读<利用Python进行数据分析>虽然书中的代码实现是python2版本的,但准备手工把其中的代码用Python3敲一遍,希望可以尽快读完. Numpy简介 Numpy(Numerical Python的简称)是高性能科学计算和数据分析的基础包.其部分功能如下: ①ndarray,一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组. ②用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数(无需编写循环). ③用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具. ④线性代数

numpy基本用法

numpy 简介 numpy的存在使得python拥有强大的矩阵计算能力,不亚于matlab. 官方文档(https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/user/quickstart.html) Quickstart tutorial Prerequisites Before reading this tutorial you should know a bit of Python. If you would like to refresh your memory,

Numpy详解

NumPy 简介 Python并没有提供数组功能.虽然列表可以完成基本的数组功能,但它不是真正的数组,而且在数据量比较大时,使用列表的速度会很慢.为此,Numpy提供了真正的数组功能,以及对数据进行快速处理的函数. NumPy的主要对象是同种元素的多维数组.这是一个所有的元素都是一种类型.通过一个正整数元组索引的元素表格(通常是元素是数字).在NumPy中维度(dimensions)叫做轴(axes),轴的个数叫做秩(rank). 例如,在3D空间一个点的坐标 [1, 2, 3] 是一个秩为1的

python库介绍------Numpy

NumPy简介: NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展.这种工具可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高效的多(该结构也可以用来表示矩阵(matrix)).  NumPy(Numeric Python)提供了许多高级的数值编程工具,如:矩阵数据类型.矢量处理,以及精密的运算库.专为进行严格的数字处理而产生.多为很多大型金融公司使用,以及核心的科学计算组织如:Lawrence Livermore,NASA用其处理一