【每日一学】探索 NumPy：Python 数值运算初学者指南

NumPy 是“Numerical Python”的缩写，是一个功能强大的库，可为 Python 中的数值计算任务带来简单性和效率。在这篇适合初学者的文章中，我们将探讨 NumPy 的基础知识，以及它如何增强我们以直接方式处理数字和执行数学运算的能力。

什么是 NumPy？

NumPy 是 Python 中用于科学计算的基础包。它是一个 Python 库，提供多维数组对象、各种派生对象（例如掩码数组和矩阵）以及用于对数组进行快速操作的各种例程，包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、I/O、离散傅里叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等等。

安装和导入 NumPy：

在开始使用 NumPy 之前，需要安装它。打开终端并运行以下命令：

pip install numpy

安装 NumPy 后，可以开始在 Python 代码中使用它。通过在脚本顶部添加以下行来导入它：

import numpy as np

创建 NumPy 数组：

NumPy 数组类似于列表，但增加了超能力。它们可以保存多个数字并轻松对它们进行计算。让我们看看如何创建数组：

从列表创建数组：

# Import NumPyimport numpy as np# Creating an array from a listmy_list = [1, 2, 3, 4, 5]my_array = np.array(my_list)print(my_array) # Output: [1 2 3 4 5]

创建一个零数组：

zeros_array = np.zeros(5)print(zeros_array)  # Output: [0. 0. 0. 0. 0.]

创建一个数组：

ones_array = np.ones(3)print(ones_array) # Output: [1. 1. 1.]

创建一个具有一系列值的数组：

range_array = np.arange(1, 6)print(range_array)  # Output: [1 2 3 4 5]

创建随机数组：随机数组生成 [0,1] 之间的随机数

random_array = np.random.rand(4)print(random_array) # Output: [0.78930817 0.0434505 0.29523586 0.58213173]

NumPy 数组的基本操作

import numpy as npmy_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

访问数组中的元素：

print(my_array[0]) # Output: 1print(my_array[1:4]) # Output: [2 3 4]

执行统计计算：

print(np.sum(my_array))   # Output: 15 (sum of all elements)print(np.mean(my_array))  # Output: 3.0 (mean of all elements)print(np.max(my_array))   # Output: 5 (maximum value)

向所有元素添加值（广播）：

result = my_array + 2print(result) # Output: [3 4 5 6 7]