NumPy庫

NumPy庫是用Python實現科學計算的一個庫。它提供了一個多維數組對象、各種派生對象（如屏蔽數組和矩陣）以及一系列用于數組快速操作的例程，包括數學、邏輯、形狀操作、排序、選擇、I/O、離散傅里葉變換、基本線性代數、基本統計操作和隨機模擬等。

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命令：pip install numpy

數組對象

在NumPy庫中提供了一個N維數組類型“ndarray”，用于描述相同類型的“元素”的集合，我們可以使用N個整數來對元素進行索引。在NumPy庫中，所有的ndarray都是同質的：每個元素占用相同大小的內存塊，并且所有塊都以完全相同的方式解釋。如何解釋數組中的每個元素由單獨的數據類型對象指定，每個數組與其中一個對象相關聯。除了基本類型之外，數據類型對象也可以表示數據結構。從數組中提取的元素（如通過索引）由一個Python對象表示，該對象的類型為NumPy中內置的數據標量類型之一，數組標量允許簡單地處理更復雜的數據布局。

在NumPy庫中，ndarray是一個多維容器，由相同類型和大小的元素組成。數組中的維度和元素數量由其shape定義，它是由N個正整數組成的元組，每個整數指定一個維度的大小。數組中的元素類型由單獨的數據類型對象指定，每個ndarray與其中一個對象相關聯。

與Python中的其他容器對象一樣，ndarray的內容可以通過索引或者切片以及ndarray的方法和屬性訪問和修改數組。不同的ndarray可以共享相同的數據，使得在一個ndarray中進行的改變在另一個中也可見。也就是說ndarray可以是另一個ndarray的“視圖”，并且其引用的數據由基礎ndarray處理。ndarray還可以是由Python字符串或buffer、array接口的對象擁有的內存的視圖。

構造數組

在NumPy庫中，可以使用如下數組創建函數來構建并操作新數組，比如empty、empty_like、eye、identity、ones、ones_like、zeros、zeros_like、full、full_like、array、asarray、asanyarray、ascontiguousarray、asmatrix、copy、frombuffer、fromfile、fromfunction、fromiter、fromstring、loadtxt、core.records.array、core.records.fromarrays、core.records.fromrecords、core.records.fromstring、core.records.fromfile、core.defchararray.array、core.defchararray.asarray、arange、linspace、logspace、meshgrid、mgrid、ogrid、diag、diagflat、tri、tril、triu、vander、mat、bmat等。

【Example】

使用Matplotlib庫

在NumPy庫中可以使用Matplotlib庫。

在NumPy庫中使用Matplotlib繪制正弦波。

在NumPy庫中使用Matplotlib繪制直方圖。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【学习笔记】Python - NumPy的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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