So verwenden Sie die Numpy-Bibliothek in Pycharm

Um die NumPy-Bibliothek in PyCharm zu verwenden, müssen Sie zuerst die Bibliothek importieren, dann ein NumPy-Array erstellen, dann Array-Operationen ausführen und schließlich Visualisierungstools verwenden, um die Array-Daten anzuzeigen: Importieren Sie die NumPy-Bibliothek: Installieren Sie NumPy in den Einstellungen . Erstellen Sie NumPy-Arrays: Erstellen Sie Arrays mithilfe von Zuweisung, Dateiladen oder Konvertierung. Array-Operationen: Elemente mithilfe von Indizierung, Slicing und Masken abrufen, mathematische Operationen durchführen, Arrays vergleichen, senden. Visualisierung: Visualisieren Sie Array-Daten mit dem NumPy-Visualisierungspaket oder der Matplotlib-Bibliothek.

Verwenden der NumPy-Bibliothek in PyCharm

Importieren der NumPy-Bibliothek

Um die NumPy-Bibliothek in PyCharm verwenden zu können, müssen Sie sie zunächst in das Projekt importieren. Klicken Sie im Code-Editor-Fenster auf das Menü „Datei“ und wählen Sie „Einstellungen“. Gehen Sie im Dialogfeld „Einstellungen“ zu Projekt: >Projektinterpreter und klicken Sie auf die Schaltfläche +. Suchen Sie im Popup-Fenster nach „NumPy“, wählen Sie dann die neueste Version aus und installieren Sie sie.

NumPy-Arrays erstellen

Sobald die NumPy-Bibliothek importiert wurde, können Sie NumPy-Arrays erstellen. NumPy-Arrays sind mehrdimensionale Strukturen, die Daten desselben Typs speichern. Es gibt mehrere Möglichkeiten, NumPy-Arrays zu erstellen:

• Direkte Zuweisung: Verwenden Sie die Funktion numpy.array(), um ein Array direkt aus einer Python-Liste oder einem Python-Tupel zu erstellen. numpy.array() 函数直接从 Python 列表或元组创建数组。
• 从文件中加载：使用 numpy.loadtxt() 函数从文本文件加载数组。
• 从其他数组转换：使用 numpy.asarray() 函数从其他 Python 序列（如列表）转换为数组。

数组操作

NumPy 提供了各种数组操作函数，包括：

• 元素获取和修改：使用索引、切片和掩码数组获取和修改数组中的元素。
• 数学运算：执行基本数学运算（如加法、减法、乘法、除法）和高级数学运算（如求和、平均值、标准差）。
• 数组比较：使用比较运算符（如 ==、!=）比较数组中的元素。
• 广播：自动对形状不匹配的数组执行操作，使它们能够按元素进行运算。

可视化

NumPy 还提供了可视化工具来显示数组中的数据：

• NumPy 可视化包：使用 numpy.vis
• Laden aus einer Datei: Verwenden Sie die Funktion numpy.loadtxt(), um ein Array aus einer Textdatei zu laden.

Aus anderen Arrays konvertieren:

Verwenden Sie die Funktion numpy.asarray(), um andere Python-Sequenzen (z. B. Listen) in Arrays zu konvertieren.

Array-Operationen

🎜🎜NumPy bietet eine Vielzahl von Array-Manipulationsfunktionen, darunter: 🎜🎜🎜🎜Elementerfassung und -änderung: 🎜Verwenden Sie Indizierung, Slicing und maskierte Arrays, um Elemente in einem Array abzurufen und zu ändern. 🎜🎜🎜Mathematische Operationen: 🎜Führen Sie grundlegende mathematische Operationen (wie Addition, Subtraktion, Multiplikation, Division) und erweiterte mathematische Operationen (wie Summe, Durchschnitt, Standardabweichung) durch. 🎜🎜🎜Array-Vergleich: 🎜Verwenden Sie Vergleichsoperatoren (wie ==, !=), um Elemente in einem Array zu vergleichen. 🎜🎜🎜Broadcast: 🎜 Führen Sie automatisch Operationen an Arrays mit nicht übereinstimmenden Formen aus, sodass diese elementweise bearbeitet werden können. 🎜🎜🎜🎜Visualisierung🎜🎜🎜NumPy bietet auch Visualisierungstools zum Anzeigen von Daten in Arrays: 🎜🎜🎜🎜NumPy-Visualisierungspaket: 🎜Verwenden Sie das numpy.vis-Modul, um Heatmaps, Streudiagramme und Visualisierungen zu zeichnen wie Histogramme. 🎜🎜🎜Matplotlib-Bibliothek: 🎜In NumPy integriert, um erweiterte Visualisierungsfunktionen bereitzustellen. 🎜🎜🎜🎜Beispiel🎜🎜🎜Hier ist ein Beispiel, das zeigt, wie die NumPy-Bibliothek mit PyCharm verwendet wird: 🎜

<code class="python">import numpy as np

# 创建一个数组
array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 打印数组
print(array)

# 数组操作
sum = np.sum(array)
mean = np.mean(array)
std = np.std(array)

# 打印结果
print("Sum:", sum)
print("Mean:", mean)
print("Standard deviation:", std)</code>

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