numpy是一个几乎用于科学和工程的每个领域的python开源库。numpy包含多维数组和矩阵数据结构,它提供的ndarray是一个同构的n维数组对象,同时提供了对其进行有效操作的方法。
numpy提供了非常多的高级数学函数可以对数组和矩阵进行高性能操作,它的API 广泛用于 Pandas、SciPy、Matplotlib、scikit-learn、scikit-image 和大多数其他数据科学和科学 pyython 包,如果你希望能够很好的掌握这些python包,那么numpy 是你的必经之路。
使用pip进行安装
pip install numpy
在导入时,习惯性的将其重命名为np
import numpy as np
这种导入方式不是必须,但使用np作为numpy的别名可以让你的代码更好的被其他人理解,这是广泛采用的约定。
在学习numpy时,可以同python基础数据类型列表进行对比学习,因为在很多方面numpy的数组和列表非常的像,以至于有人会认为numpy是多余的,numpy能做的事情列表也都可以做,那还费劲的搞出numpy让大家来学习有什么意思呢?
numpy的许多功能,列表都能实现,但性能着实让人头疼,numpy不仅在性能上高出许多许多,在处理数据的便利性上也是列表所不能比的。
下一章,我将对比numpy数组和列表,你将在对比的过程中对numpy数组有更进一步的了解。
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