文章目录
- Numpy概述
- Numpy开发环境搭建
- Numpy使用
- 创建数组
- 创建一维数组
- 创建二维数组
- 创建三维数组，array()函数ndmin参数的使用
- array()函数dtype参数的使用
- 随机数创建
Numpy概述
Numpy是科学计算基础库，提供大量科学计算相关功能，比如数据统计，随机数生成等。其提供最核心类型为多维数组类型（ndarray），支持大量的维度数组与矩阵运算，Numpy支持向量处理ndarray对象，提高程序运算速度。
主要功能：
- 数组计算、数组存取函数、加权平均函数
- 可让其在python中使用向量和数学矩阵
- 在数据科学、人工智能（包括深度学习、语言处理分支）发挥重要作用
Numpy开发环境搭建
Numpy是第三方程序库，用之前必须先安装。如果用Anaconda Python开发环境，那么Numpy已经集成到Anaconda环境中了，不需要再安装了。如果使用的是官方开发环境，可以用pip命令安装
pip install numpy
测试Numpy是否安装在了Anaconda中：
按住快捷键Windows+R，输入cmd+enter，再按图中命令输入，看到有版本号表明已经安装成功，若未安装直接使用
pip install numpy安装就行
Numpy使用
直接导入就可以使用，这里是打开了Anaconda的jupyter环境下使用了numpy
创建数组
创建了一个一维数组，长度为10，通过shape可以获得数组的形状，里面是一个数字就是一维，可通过shape[n]获得每一维的元素个数，n是维度，从0开始
创建一维数组
第一种方式：通过np.array创建
创建了一维数组，长度为6
第二种方式：通过arange()创建
创建二维数组
第一种方式：通过np.array创建
创建了三行三列的二维数组
第二种方式：通过arange()创建
创建三维数组，array()函数ndmin参数的使用
利用ndmin来创建多维数组
array()函数dtype参数的使用
drype指定数组的数据类型
随机数创建
利用Numpy中的random模块创建随机数
