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NumPy ist ein Python-Paket. Es steht für „Numeric Python“. Es handelt sich um eine Bibliothek, die aus mehrdimensionalen Array-Objekten und einer Sammlung von Routinen für die Arbeit mit Arrays besteht.
Um die Numpy-Bibliothek für wissenschaftliches Rechnen in Python zu verwenden, müssen Sie sie zunächst mit dem Schlüsselwort import importieren, bevor Sie sie verwenden können.
Mit Numpy können wir ganz einfach die folgenden Berechnungen durchführen: (Empfohlenes Lernen: Python-Video-Tutorial)
Arithmetische und logische Array-Operation .
Fourier-Transformationen und Routinen für Grafikoperationen.
Operationen im Zusammenhang mit der linearen Algebra.
NumPy verfügt über integrierte Funktionen für lineare Algebra und Zufallszahlengenerierung.
Wir können Numpy einführen. Wenn kein Fehler gemeldet wird, bedeutet dies, dass es normal installiert wurde
import numpy as np
NumPy - Ndarray-Objekt
in NumPy definiert Das wichtigste Objekt ist ein N-dimensionaler Array-Typ namens ndarray. Es beschreibt eine Sammlung von Elementen desselben Typs. Auf Elemente in einer Sammlung kann mithilfe einer nullbasierten Indizierung zugegriffen werden.
Jedes Element in einem ndarray verwendet den gleichen Block im Speicher. Jedes Element in einem ndarray ist ein Objekt vom Datentyp „Objekte“ (genannt „dtype“).
Jedes aus einem ndarray-Objekt extrahierte Element (über Slicing) wird durch ein Python-Objekt vom Typ Array-Skalar dargestellt. Das folgende Diagramm zeigt die Beziehung zwischen ndarray, dem Datentypobjekt (dtype) und dem Skalartyp des Arrays.
Sehen Sie sich das Beispiel unten an, um es besser zu verstehen.
import numpy as np a = np.array([1,2,3]) print a
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Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo verwenden Sie Numpy in Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!