NumPy ，它代表 数字 Python ，是一个开源的 Python 由多维和一维数组元素组成的库。它是在 Python 中计算数值数据的标准。 NumPy 在几乎所有需要数值计算的领域中使用最广泛，例如科学和工程；因此， NumPy API 功能在数据科学和科学中得到了高度利用 Python 包 , including 熊猫 , SciPy , Matplotlib , scikit - 学习、 scikit - image 等等。

这个 NumPy 教程解释了 NumPy 的基础知识, 比如它的架构和环境。它还讨论了数组函数, 索引的类型等, 然后扩展到学习 Matplotlib, Pandas, SciPy 和其他重要的 Python 库。所有这些都在示例的帮助下解释, 以便更好地理解。

为什么 NumPy - NumPy 的需要

NumPy 是 Python 中用于数值计算的基本包。它提供了计算数据的数学函数以及有效地操作多维数组和矩阵的函数。以下是 NumPy 必不可少的一些原因:

NumPy 包括用于基本算术，线性代数，傅立叶分析等的各种数学函数。
NumPy 高效地对大型数据集执行数值运算。
NumPy 支持多维数组，允许在中表示复杂的数据结构，如图像、声波和张量机器学习模型。
它支持为复杂的数学计算编写简洁易读的代码。
NumPy 与其他库集成以进行科学计算；这些是 SciPy （用于科学计算）， Pandas （用于数据操作和分析）和 scikit - learn （用于机器学习）。
许多科学和数值计算库和工具都建立在 NumPy 之上。
它的广泛采用和稳定性使其成为数值计算任务的标准选择。

总体而言， NumPy 在 Python 生态系统中的科学计算、数据分析、机器学习等方面发挥着至关重要的作用，其高效的数组运算和广泛的数学功能使其成为 Python 中处理数值数据不可或缺的工具。

NumPy 应用程序 - NumPy 的使用

Python 中的 NumPy API 主要用于数值计算。它提供了对各种数学函数的支持，以有效地对数据进行操作。以下是 NumPy 被广泛使用的一些常见应用领域：

数据分析 ： NumPy 提供快速有效的数组操作，使其非常适合数据清理，过滤和转换等任务。它主要用于分析和科学处理数据，特别是在处理大量大型数据集时。
机器学习与人工智能 ： Python 中的不同机器学习和深度学习框架，例如 TensorFlow , and PyTorch , 依赖于 NumPy 数组来处理输入数据、模型参数和输出。
科学计算 ： NumPy 广泛用于科学计算应用程序，例如物理，化学，生物学和天文学，用于数据处理，数值模拟和分析。 NumPy 通常用于数值模拟和计算建模，用于求解微分方程，优化问题和其他数学问题。
数组操作 ： NumPy 提供了各种操作数组的方法，如调整大小、切片、索引、堆叠、拆分和连接数组。这些技术对于在不同的科学计算作业中准备和操作数据至关重要。
金融与经济： NumP API 还广泛用于金融数据分析和经济学，以进行投资组合优化，风险分析，时间序列分析和统计建模。
工程与机器人 ： NumPy 用于机械，土木和电气工程等工程学科，用于有限元分析，控制系统设计和机器人仿真等任务。
图像和信号处理 ： NumPy 广泛用于处理和分析图像和信号。
数据可视化 ： NumPy 不提供数据可视化，但支持 Matplotlib 和 Seaborn 库从数值数据生成绘图和可视化。

总体而言， NumPy 的多功能性和效率使其成为科学计算，数据分析等广泛应用领域中必不可少的 Python 包。

NumPy 示例

以下是 Python NumPy 的示例：

# Importing NumPy Array
import numpy as np

# Creating an array using np.array() method
arr = np.array([10, 20, 30, 40, 50])

# Printing
print(arr) # Prints [10 20 30 40 50]

NumPy 编译器

为了练习 NumPy 示例，我们提供了一个在线编译器。在线 NumPy 编译器

观众

本 NumPy 教程是为那些想要了解 NumPy 的基础知识和功能的人准备的.它在数据科学，工程，农业科学，管理，统计，研究和其他需要数值计算的相关领域特别有用.完成本教程后，您将发现自己处于中等水平的专业知识，从那里您可以将自己带到更高的专业知识水平

先决条件

您应该对计算机编程术语有基本的了解。对 Python 和任何编程语言有基本的了解是一个加分。

NumPy 代码库

NumPy 的源代码可以在这个 github 存储库中找到： https: / / github. com / numpy / numpy

NumPy 文档

NumPy 的文档、参考手册和用户指南可在以下链接中找到：

NumPy - 介绍