numpy是什么,python中的numpy是什么

numpy是什么,python中的numpy是什么详细介绍

本文目录一览： numpy是什么意思

numpy的意思：是Python的一种开源的数值计算扩展。
补充资料:
Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。python是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。
Python由Guido van Rossum于1989年底发明，第一个公开发行版发行于1991年。像Perl语言一样，Python 源代码同样遵循 GPL(GNU General Public License)协议。
简介：
Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum于1990 年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。
Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。

numpy是什么

NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展，这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多（该结构也可以用来表示矩阵（matrix））。一：Numpy相关介绍：一个用python实现的科学计算包括：1、一个强大的N维数组对象Array；2、比较成熟的（广播）函数库；3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便。二：NumPy包的核心是ndarray对象。这封装了同构数据类型的n维数组，许多操作在编译代码中执行以提高性能。NumPy数组和标准Python序列之间有几个重要的区别：?NumPy数组在创建时具有固定大小，与Python列表（可以动态增长）不同。更改ndarray的大小将创建一个新数组并删除原始数组。?NumPy数组中的元素都需要具有相同的数据类型，因此在内存中的大小相同。例外：可以有（Python，包括NumPy）对象的数组，从而允许不同大小的元素的数组。?NumPy数组有助于对大量数据进行高级数学和其他类型的操作。通常，与使用Python的内置序列相比，这些操作的执行效率更高，代码更少。?越来越多的基于Python的科学和数学软件包正在使用NumPy数组; 虽然这些通常支持Python序列输入，但它们在处理之前将这些输入转换为NumPy数组，并且它们通常输出NumPy数组。换句话说，为了有效地使用当今大量（甚至大多数）基于Python的科学/数学软件，只知道如何使用Python的内置序列类型是不够的 - 还需要知道如何使用NumPy数组。

python中的numpy是什么

NumPy是Python中科学计算的基础包。它是一个Python库，提供多维数组对象，各种派生对象（如掩码数组和矩阵），以及用于数组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离散傅立叶变换，基本线性代数，基本统计运算，随机模拟等等。NumPy包的核心是ndarray对象。这封装了同构数据类型的n维数组，许多操作在编译代码中执行以提高性能。NumPy数组和标准Python序列之间有几个重要的区别：1、NumPy数组在创建时具有固定大小，与Python列表（可以动态增长）不同。更改ndarray的大小将创建一个新数组并删除原始数组。2、NumPy数组中的元素都需要具有相同的数据类型，因此在内存中的大小相同。例外：可以有（Python，包括NumPy）对象的数组，从而允许不同大小的元素的数组。3、NumPy数组有助于对大量数据进行高级数学和其他类型的操作。通常，与使用Python的内置序列相比，这些操作的执行效率更高，代码更少。4、越来越多的基于Python的科学和数学软件包正在使用NumPy数组; 虽然这些通常支持Python序列输入，但它们在处理之前将这些输入转换为NumPy数组，并且它们通常输出NumPy数组。换句话说，为了有效地使用当今大量（甚至大多数）基于Python的科学/数学软件，只知道如何使用Python的内置序列类型是不够的 - 还需要知道如何使用NumPy数组。

什么是 NUMPY ？

NUMPY 是科学计算包，可以有效地存储和操作数值数组。
蓝海大脑边缘计算液冷服务器研究人员表示：
NumPy 是一个免费的 Python 编程语言开源库，它功能强大、已经过充分优化，并增加了对大型多维数组（也称为矩阵或张量）的支持。NumPy 还提供了一系列高级数学函数，可与这些数组结合使用。其中包括基本的线性代数、随机模拟、傅立叶变换、三角运算和统计运算。
NumPy 代表 “numerical Python”，基于早期的 Numeric 和 Numarray 库构建而成，旨在为 Python 提供快速的数字计算。如今，NumPy 贡献者众多，并得到了 NumFOCUS 的赞助。
作为科学计算的核心库，NumPy 是 Pandas、Scikit-learn 和 SciPy 等库的基础。它广泛应用于在大型数组上执行优化的数学运算。

python numpy是什么库

NumPy是Python的一种开源的数值计算扩展，这种工具可以用来存储和处理大型矩阵，比如Python自身的嵌套列表结构要高效的多，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。
NumPy提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、矢量处理以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生，多为大型金融公司使用，以及核心的科学计算组织如：Lawrence
livermore、nasa用其处理一些本来使用C++，Fortran或matlab等所做的任务。
NumPy支持的数据类型比Python内置的数据类型要多很多，基本上可以和C语言的数据类型对应上，其中部分类型对应为Python内置的类型。
bool_：布尔型数据类型(true或false)
Int_：默认的整数类型(类似于C语言中的long，int32或int64)
Intc：与C的int类型一样，一般是int32或者int64
intp：用于索引的整数类型，类似于C的ssize_t
int8：字节(-128 to 127)
int16：整数(-32768 to 32767)
int32：整数(-2147483648 to 2147483647)
int64：整数(-9223372036854775808 to 9223372036854775807)
uint8：无符号整数(0 to 255)
uint16：无符号整数(0 to 65535)
uint32：无符号整数(0 to 4294967295)
uint64：无符号整数(0 to 13800709551615)
float_：float64 类型的简写
float16：半精度浮点数，包括：1 个符号位，5 个指数位，10 个尾数位
float32：单精度浮点数，包括：1 个符号位，8 个指数位，23 个尾数位
float64：双精度浮点数，包括：1 个符号位，11 个指数位，52 个尾数位
complex_：complex128 类型的简写，即 128 位复数
complex64：复数，表示双 32 位浮点数(实数部分和虚数部分)
complex128：复数，表示双 64 位浮点数(实数部分和虚数部分)
Numpy库是一个专门用于科学计算和数值分析的Python插件。它提供了一种高效的多维数组对象，以及各种派生对象，用于数学函数的操作，并且能够高效地读写磁盘上的数据。
以下是Numpy库的重要特点：
1、快速的数组操作：numpy的核心是其数组对象，能够在Python中进行高效的操作。
2、丰富的科学计算库：Numpy是用于科学计算和数据分析的库，因此提供了大量高效的数学函数和算法，如线性代数、傅里叶变换、随机数生成等。
3、跨平台支持：numpy的代码可在多个操作系统和硬件上运行。
4、大规模数据集支持：numpy为大规模数据集处理提供了出色的支持。它可以处理多维度数据，支持数组的索引和切片，使得程序在处理大型跨越多个变量的数据集方面变得更加容易。
5、扩展库支持：numpy是一个支持丰富扩展库的库。许多其他的科学计算和数据分析工具都依赖于numpy库作为其基础。
在numpy库中，最重要的特点之一就是它的多维数组对象。这些对象被称为ndarray，是numpy库的核心数据结构。ndarray由两部分组成：由相同类型数据元素的N维数组与该数组相关的维度和形状。ndarray的维度和形状可以通过shape属性获得。ndarray类型的定义如下：
import numpy as np
arr = np.array([1,2,3,4,5]) #一维数组
print(arr)
#输出结果：
#[1 2 3 4 5]
可以看到，numpy数组的创建方式是通过Python列表的方式创建的。
NumPy是Python语言的一个扩充程序库。支持高级大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。Numpy内部解除了CPython的GIL（全局解释器锁），运行效率极好，是大量机器学习框架的基础库！
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NumPy的全名为Numeric Python，是一个开源的Python科学计算库，它包括：
·一个强大的N维数组对象ndrray；
·比较成熟的（广播）函数库；
·用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；
·实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。
NumPy的优点：
·对于同样的数值计算任务，使用NumPy要比直接编写Python代码便捷得多；
·NumPy中的数组的存储效率和输入输出性能均远远优于Python中等价的基本数据结构，且其能够提升的性能是与数组中的元素成比例的；
·NumPy的大部分代码都是用C语言写的，其底层算法在设计时就有着优异的性能，这使得NumPy比纯Python代码高效得多。
当然，NumPy也有其不足之处，由于NumPy使用内存映射文件以达到最优的数据读写性能，而内存的大小限制了其对TB级大文件的处理；此外，NumPy数组的通用性不及Python提供的list容器。因此，在科学计算之外的领域，NumPy的优势也就不那么明显。

Numpy基础20问

一言以蔽之，numpy是python中基于数组对象的科学计算库。
提炼关键字，可以得出numpy以下三大特点：
因为numpy是一个python库，所以使用python包管理工具pip或者conda都可以安装。
安装python后，打开cmd命令行，输入：
即可完成安装。
n维数组（ndarray）对象，是一系列 同类数据 的集合，可以进行索引、切片、迭代操作。
numpy中可以使用 array 函数创建数组:
判断一个数组是几维，主要是看它有几个轴（axis）。
一个轴表示一维数组，两个轴表示二维数组，以此类推。
每个轴都代表一个一维数组。
比如说，二维数组第一个轴里的每个元素都是一个一维数组，也就是第二个轴。
一维数组一个轴：
二维数组两个轴：
三维数组三个轴：
以此类推n维数组。
numpy中常用 array 函数创建数组，传入列表或元组即可。
创建一维数组，并指定数组类型为 int ：
创建二维数组：
还可以使用 arange 函数创建一维数字数组，用法类似python的 range 函数.
numpy的 random 模块用来创建随机数组。
random模块还有其他函数，这里不多说。
前面说到，数组维度即代表轴的数量。
我们可以通过数组（adarray）对象的ndim或shape属性，来查看轴的数量。
数组（ndarray）对象的 size 属性可以查看数组包含元素总数。
还可以通过 shape 属性返回元素的乘积，来计算数组元素数量。
Numpy支持的数据类型非常多，所以很适合做数值计算。 下面给出常见的数据类型：
数组（adarrry）对象提供 dtype 属性，用来查看数组类型。
前面说过，数组的 shape 属性返回一个元组，能够反映数组的形状，包括维度以及每个轴的元素数量。
那么如果给定一个数组，怎么改变其形状呢？
常用的方式有两种：
比如说我要将一个二维数组转换为三维数组。
reshape 方法可以传入整数或者元组形式的参数。
传入的参数和 shape 属性返回的元组的含义是一样的。
例如， x2.reshape(1,2,3) 是将二维数组转换成三维数组，参数个数代表要转换的维度，参数数字从左到右分别表示0轴、1轴、2轴的元素数量。
resize 方法和 reshape 方法使用形式一样，区别是 resize 方法改变了原始数组形状。
numpy一维数组的索引和切片操作类似python列表，这里不多讲。
比如说取一维数组前三个元素。
重点是对多维数组的索引和切片。
多维数组有多个轴，那么就需要对每个轴进行索引。
例如，三维数组形状为(x,y,z)，分别代表：0轴有x个元素、1轴有y个元素，2轴有z个元素。
对0、1、2轴进行索引，如果取o轴第2个元素、1轴第0个元素、2轴第3个元素，那么索引形式就为[2,0,3]。
切片也是同样道理。
如果取o轴前2个元素、1轴前1个元素、2轴后2个元素，那么切片形式就为[:2,:1,-2:]。
说到迭代，大家很容易想到直接对数组直接使用 for 循环操作，对于一维数组来说，当然是可以的。
但对于多维数组，迭代是相对于0轴完成的，就是多维数组最外层的那一维。
你没有办法直接遍历数组里每一个元素，嵌套循环又太低效。
这个时候就需要用到 flat 方法，它可以将多维数组平铺为一维的迭代器。
数组（ndarray）对象提供了ravel方法，用来将多维数组展开为一维数组。
广播(Broadcast)是 numpy 对不同形状(shape)的数组进行数值计算的方式， 对多个数组的算术运算通常在相应的元素上进行。
较小的数组在较大的数组上“广播”，以便它们具有兼容的形状。
比如说一个一维数组乘以一个数字，相当于一维数组里每个元素都乘以这个数。
如果相同维度的数组进行运算，其shape相同，那么广播就是两个数组相同位数的元素进行运算。
如果两个数组维度不同，进行运算，这里就触发了广播的两个规则。
这两个规则保证了不同维度数组进行运算时，其维度自动调整成一致。
numpy提供了 transpose 函数用以对数组进行维度的调换，也就是转置操作。
转置后返回一个新数组。
当然，可以用更简单的方法。
数组对象提供了 T 方法，用于转置，同样会返回一个新数组。
numpy的 concatenate 函数用于沿指定轴连接相同形状的两个或多个数组。
numpy的 unique 函数用于去除数组中的重复元素，返回一个新数组。
unique 函数还能返回重复元素的索引、计数等信息，可去查文档自定义参数。
numpy文档
菜鸟教程

python numpy有什么用

NumPy is the fundamental package for scientific computing with Python。就是科学计算包。
a powerful N-dimensional array object
sophisticated (broadcasting) functions
tools for integrating C/C++ and Fortran code
useful linear algebra, Fourier transform, and random number capabilities
一个用python实现的科学计算包。包括：1、一个强大的N维数组对象Array；2、比较成熟的（广播）函数库；3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便。
NumPy系统是Python的一种开源的数字扩展。这种工具可用来存储和处理矩阵，比Python自身的嵌套列表结构要高效。据说NumPy将Python相当于变成一种免费的更强大的MatLab系统。

numpy和pandas性能用途有什么相同点？

Numpy和Pandas都是Python中用于数据处理和分析的库。它们都建立在C语言的基础上，因此在进行复杂的数据操作时，它们的运算速度比纯Python代码要快得多。
Numpy提供了一个多维数组对象，可以用于处理各种数据结构，例如一维数组、二维数组等。它还提供了一些用于数组操作的高性能函数，例如向量运算和线性代数运算。
Pandas则提供了一个称为Series的对象，它类似于Numpy中的一维数组，但具有更丰富的功能。Pandas还提供了一个称为DataFrame的对象，它类似于二维表格，可以用于处理和分析表格数据。Pandas也提供了许多用于数据操作的高性能函数，例如对Series和DataFrame进行聚合、分组、筛选等操作。
因此，Numpy和Pandas都可以用于处理和分析大量数据，并且它们的运算速度都比纯Python代码要快得多。

python数据分析方向的第三方库是什么

Python提供了许多第三方库，其中数据分析方向常见的如下：
1、Pandas
Pandas是Python强大、灵活的数据分析和探索工具，包含Series、DataFrame等高级数据结构和工具，安装Pandas可使Python中处理数据非常快速和简单。
Pandas是Python的一个数据分析包，Pandas最初被用作金融数据分析工具而开发出来，因此Pandas为时间序列分析提供了很好的支持。
2、Numpy
Python没有提供数组功能，Numpy可以提供数组支持以及相应的高效处理函数，是Python数据分析的基础，也是Scipy、Pandas等数据处理和科学计算库最基本的函数功能库，且其数据类型对Python数据分析十分有用。
Numpy提供了两种基本的对象：ndarray和ufuuc。ndarray是存储单一数据类型的多维数组，而ufunc是能够对数组进行处理的函数。
3、Matplotlib
Matplotlib是强大的数据可视化工具和作图库，是主要用于绘制数据图表的Python库，提供了绘制各类可视化图形的命令字库、简单的接口，可以方便用户轻松掌握图形的格式，绘制各类可视化图形。
Matplotlib是Python的一个可视化模块，他能方便的只做线条图、饼图、柱状图以及其他专业图形。
4、Scipy
Scipy是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合，包含的功能有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算等，这些对数据分析和挖掘十分有用。
Scipy是一款方便、易于使用、专门为科学和工程设计的Python包，它包括统计、优化、整合、线性代数模块、傅里叶变换、信号和图像处理、常微分方程求解器等。
5、Keras
Keras是深度学习库，人工神经网络和深度学习模型，基于Theano之上，依赖于Numpy和Scipy，利用它可以搭建普通的神经网络和各种深度学习模型，如语言处理、图像识别、自编码器、循环神经网络、递归审计网络、卷积神经网络等。
6、Scrapy
Scrapy是专门为爬虫而生的工具，具有URL读取、HTML解析、存储数据等功能，可以使用Twisted异步网络库来处理网络通讯，架构清晰，且包含了各种中间件接口，可以灵活的完成各种需求。
7、Gensim
Gensim是用来做文本主题模型的库，常用于处理语言方面的任务，支持TF-IDF、LSA、LDA和word2Vec在内的多种主题模型算法，支持流式训练，并提供了诸如相似度计算、信息检索等一些常用任务的API接口。
Python除了有200个标准库以外，还有10万个第三方扩展库，囊括了方方面面。其中做数据分析最常用到的库有4个：
NumpyNumpy是Python科学计算的基础包。它除了为Python提供快速的数组处理能力，还是在算法和库之间传递数据的容器。对于数值型数据，NumPy数组在存储和处理数据时要比内置的 Python数据结构高效得多。此外，由低级语言（比如C和Fortran）编写的库可以直接操作NumPy 数组中的数据，无需进行任何数据复制工作。因此，许多Python的数值计算工具要么使用NumPy 数组作为主要的数据结构，要么可以与NumPy进行无缝交互操作。
PandasPandas提供了快速便捷处理结构化数据的大量数据结构和函数，兼具NumPy高性能的数组计算功能以及电子表格和关系型数据库（如SQL）灵活的数据处理功能。它提供了复杂精细的索引功能，能更加便捷地完成重塑、切片和切块、聚合以及选取数据子集等操作。因为数据操作、准备、清洗是数据分析最重要的技能，所以Pandas也是学习的重点。
MatplotlibMatplotlib是最流行的用于绘制图表和其它二维数据可视化的Python库，它非常适合创建出版物上用的图表。虽然还有其它的Python可视化库，但Matplotlib却是使用最广泛的，并且它和其它生态工具配合也非常完美。
Scikit-learnScikit-learn是Python的通用机器学习工具包。它的子模块包括分类、回归、聚类、降维、选型、预处理，对于Python成为高效数据科学编程语言起到了关键作用。