Python中Numpy如何实现高效数值计算？

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目录Numpy 介绍优势numpy 常用属性ndarray 形状二维数组ndarray 类型创建 ndarray基本操作总结

Numpy 介绍Numpy 是 Python 中用于科学计算的库，提供了强大的数值计算功能。它以 ndarray 对象为核心，支持多维数组操作。

优势- 高效的数组操作- 简化数学运算- 支持多种数据类型

numpy 常用属性- shape：数组形状- dtype：数据类型- size：元素数量

ndarray 形状- 数组的维度- 例如：二维数组形状为 (行数, 列数)

二维数组- 用于存储两维数据- 例如：[[1, 2], [3, 4]]

ndarray 类型- 数据类型定义- 例如：int32, float64

创建 ndarray- 使用列表- 使用函数

基本操作- 索引- 切片- 运算

总结Numpy 是 Python 中强大的数值计算库，通过 ndarray 对象进行高效的数据操作。掌握 Numpy 的基本操作，可以简化数学运算，提高编程效率。

目录

• Numpy 介绍
• 优势
• numpy常用属性
• ndarray形状
• 二维数组
• ndarray类型
• 创建ndarray时，指定其类型
• 基本操作
• 总结

Numpy 介绍

numpy

num numerical 数值化

py python

ndarray

n 任意个

d dimension 维度

array 数组

n维 相同数组类型的集合

将数据组 转化为 ndarray类型

data = np.array(数组)

import numpy as np data = np.array([[80,89,65,79], [80,89,65,79], [80,89,65,79], [80,89,65,79], [80,89,65,79]] ) data type(data)

通过 ndarray的形式进行存储

优势

存储风格

ndarray 相同类型 通用性差

list 不同类型 通用性强

并行化运算

nd.array 支持并行化/向量化运算

底层语言

多任务处理： 多线程 多进程

python受到GIL锁限制，拖累限制。

numpy底层用C语言实现，接触GIL锁限制。不受python解释器限制。

numpy常用属性

形状 shape 维度 元素个数

类型 dtype （根据数据类型得知）所占内存的大小

ndarray形状

二维数组

下图（3，3） 三行 三列

三个 二维数组

ndarray类型

创建ndarray时，指定其类型

data3 = np.array([1.1,2.2,3,3],dtype = 'float32') data3 = np.array([1.1,2.2,3,3],dtype = np.float32)

不指定的话，整数默认int64，，小数float64。

基本操作

生成数据方法adarrat

总结

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