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Numpy 是一个开源库,用于 Python 中的科学计算。它是数据分析和操作的强大工具,提供了许多有用的特性,例如执行速度快、面向对象编程和强大的数据结构。 Numpy 可用于各种任务,从数据分析到机器学习再到科学计算。
Numpy 由 Travis Oliphant 于 2006 年创建。它是作为 SciPy 库的一部分开发的,SciPy 库是一个用于科学计算的开源库。 Numpy 自创建以来越来越受欢迎,现在被世界各地的数据科学家、机器学习工程师和软件开发人员常规使用。
Numpy 是一个强大的库,可以在 Python 中快速高效地处理数字数据。它提供了许多有用的功能,例如:
数组对象:Numpy 提供了能够容纳多个相同类型元素的数组对象。数组可用于快速高效地存储和操作大量数据。
数学函数:Numpy 提供了许多数学函数,可用于对数组执行数学运算。这些函数包括基本的数学运算,例如加法、减法、乘法和除法,以及更高级的函数,例如矩阵乘法、傅里叶变换和线性代数运算。
面向对象编程:Numpy 提供了一种面向对象的数据操作方法,使其易于使用和理解。它允许使用对象、类和函数来操作和分析数据。
假设我们有一个二维数据点数组。我们可以使用 Numpy 使用以下代码轻松计算数组中每一行的平均值:
import numpy as np
# Create a 2D array
data = np.array([[1,2,3],
[4,5,6],
[7,8,9]])
# Calculate the average of each row
row_means = np.mean(data, axis=1)
# Print the result
print(row_means)
# Output: [2. 5. 8.]
Numpy 是一个功能强大、灵活的库,可实现高效的数据分析和操作。它有很多优点,例如:
速度:Numpy 经过高度优化,使其执行速度比大多数其他库更快。
面向对象编程:Numpy 的面向对象方法使其易于使用和理解。
广泛的函数:Numpy 提供了广泛的数学函数,可以轻松执行复杂的计算。
但是,Numpy 也有一些缺点,例如:
缺乏对某些数据类型的支持:Numpy 不支持某些数据类型,例如对象和字符串。
有限的文档:虽然 Numpy 提供了很好的文档,但它的范围有限并且可能并不总是清晰或易于理解。