numpy模块,问Python导入模块的两种方法import module 和 from module的差异

numpy模块,问Python导入模块的两种方法import module 和 from module的差异详细介绍

本文目录一览： 问Python导入模块的两种方法import module 和 from module的差异

以下是关于numpy模块导入方式的区别与说明：

① 当我们使用 `import numpy` 时，在代码中调用numpy内的函数、方法、参数等时，需要前缀`numpy.`来指定。例如，`numpy.mean()`。此外，我们也可以选择使用别名导入，即 `import numpy as np`，这样在代码中调用时就可以用简写的`np`来代替`numpy`。

② 另一方面，如果我们使用 `from numpy import *`，那么在代码中调用numpy内的函数、方法、参数等时，可以直接写函数名或方法名，无需再添加前缀。例如，直接写`mean()`即可。

然而，我们建议采用第一种导入模块的方式（即使用`import numpy`或`import numpy as np`），因为不同的模块或库中可能存在同名函数、方法或参数。如果采用第二种导入方式（即`from...import*`），当两个模块中都有名为`mean`的函数时，就可能发生命名冲突，导致代码执行出错。

举个例子，如果你使用了第二种方式导入了两个模块A和B，并且这两个模块中都有名为`mean`的函数。而在你后续的代码中恰巧需要调用`mean()`函数，那么计算机就会面临一个难题：它不知道你指的是哪个模块中的`mean`函数，因此会出现错误。

综上所述，为了避免潜在的命名冲突和错误，我们推荐使用第一种导入模块的方式。这样不仅使代码更加清晰易懂，还能有效避免因命名冲突而导致的错误。希望这些解释能对你有所帮助！打字不易，请予以采纳！

Windows 下安装Numpy包，使用Pycharm轻松搞定

NumPy，即Numerical Python，是一个基于Python的强大库，专门用于存储和处理大型矩阵数据。在Python生态系统中，NumPy犹如一颗璀璨的基石，许多重要的库如Scipy、Pandas、Scikit-learn以及Keras等均以NumPy作为其基础。

借助NumPy，您可以轻松进行一系列的操作：

* 执行数组和逻辑运算

* 进行傅里叶变换和图形处理

* 操作与线性代数密切相关的各种运算

若想在PyCharm中安装NumPy模块，只需按照以下步骤操作：

1. 打开PyCharm，在左侧导航栏中点击“File”。

2. 在下拉菜单中，选择“Settings”选项（或“Preferences”根据您的操作系统）。

3. 在弹出的“Settings”菜单栏中，找到并点击您的项目名称，例如图中的“py_basic”。

4. 接着，点击下面的“Project Interpreter”。此时，左侧将显示已安装的模块列表。

5. 若想添加新模块，请点击图上的“+”号。

6. 在上侧的搜索框中输入“numpy”，模块的搜索结果将在左侧显示。选择对应的模块后，其版本和详细信息将显示在右侧。

7. 点击最下边的“Install Package”开始下载安装。等待安装成功的提示弹出。

安装完成后，如何验证NumPy模块是否已正确安装呢？只需按照以下步骤操作：

1. 在PyCharm的代码编辑区域中，输入相应的代码。

2. 运行代码，将打印出NumPy模块的版本号，从而验证模块已正确安装并可以正常使用。

通过这些简单的步骤，您就可以轻松地在PyCharm中安装并验证NumPy模块的使用了。