Heim > Backend-Entwicklung > Python-Tutorial > Kommt Python mit Numpy?

Kommt Python mit Numpy?

青灯夜游
Freigeben: 2023-02-17 16:48:44
Original
8199 Leute haben es durchsucht

Python verfügt nicht über ein eigenes Numpy-Modul. Die Release-Version auf der offiziellen Python-Website enthält kein NumPy-Modul, Sie müssen es also selbst installieren. Installationsmethode: Verwenden Sie zur Installation direkt den Befehl „pip3 install --user numpy scipy matplotlib“.

Kommt Python mit Numpy?

Die Betriebsumgebung dieses Tutorials: Windows 7-System, Python 3-Version, Dell G3-Computer.

Numpy ist eine Open-Source-Erweiterung für numerische Berechnungen für Python. Sie kann zum Speichern und Verarbeiten großer Matrizen verwendet werden. Sie ist viel effizienter als Pythons eigene verschachtelte Listenstruktur. Sie bietet viele erweiterte numerische Programmiertools, z , Vektorverarbeitung und hochentwickelte arithmetische Bibliotheken, die für die rigorose Zahlenverarbeitung konzipiert sind.

Die Distributionsversion auf der offiziellen Python-Website enthält nicht das NumPy-Modul.

Installationsbibliothek NumPy

Der einfachste Weg, NumPy zu installieren, ist die Verwendung des Pip-Tools:

pip3 install --user numpy scipy matplotlib
Nach dem Login kopieren

Die Option --user kann so eingestellt werden, dass nur unter dem aktuellen Benutzer installiert wird, anstatt in das Systemverzeichnis zu schreiben.

Standardmäßig werden fremde Leitungen verwendet. Wir können Tsinghuas Spiegel verwenden:

pip3 install numpy scipy matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
Nach dem Login kopieren

Verwendung von NumPy

1. NumPy bietet echte Array-Funktionen und Funktionen für die schnelle Verarbeitung von Daten.

2. NumPy ist auch eine abhängige Bibliothek von vielen weiteren erweiterten Erweiterungsbibliotheken. SciPy, Matplotlib, Pandas und andere Bibliotheken, die wir später vorstellen werden, hängen alle davon ab.

3. Die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit der integrierten Funktionen von umPy entspricht dem C-Sprachniveau. Daher sollten Sie beim Schreiben von Programmen versuchen, die integrierten Funktionen zu verwenden, um Effizienzengpässe zu vermeiden (insbesondere Probleme im Zusammenhang mit Schleifen).

Im Windows-Betriebssystem erfolgt die Installation von NumPy auf die gleiche Weise wie die Installation von gewöhnlichen Bibliotheken von Drittanbietern. Sie kann über den Befehl pip ausgeführt werden. Der Befehl lautet wie folgt:

pip install numpy
Nach dem Login kopieren

Sie können auch die Quelle herunterladen Programmieren Sie es selbst und installieren Sie es dann mit dem folgenden Befehl:

python setup.py install
Nach dem Login kopieren

In Linux Unter dem Betriebssystem ist die obige Methode auch machbar. Darüber hinaus verfügen viele Linux-Distributionen über gemeinsame Python-Bibliotheken in ihren Softwarequellen, sodass sie auch über den mit dem Linux-System gelieferten Software-Manager installiert werden können. Unter Ubuntu können Sie beispielsweise den folgenden Befehl zur Installation verwenden:

sudo apt-get install python-numpy
Nach dem Login kopieren

Nachdem die Installation abgeschlossen ist, können Sie NumPy wie folgt auf Daten anwenden:

# -*- coding: utf-8 -*
import numpy as np                     # 一般以np作为NumPy库的别名
a = np.array([2, 0, 1, 5])             # 创建数组
print(a)                               # 输出数组
print(a[:3])                           # 引用前三个数字(切片)
print(a.min())                         # 输出a的最小值
a.sort()                               # 将a的元素从小到大排序,此操作直接修改a,因此这时候a为[0, 1, 2, 5]
b= np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])    # 创建二维数组
print(b*b)                             # 输出数组的平方阵,即[[1, 4, 9], [16, 25, 36]]
Nach dem Login kopieren

[Verwandte Empfehlungen: Python3-Video-Tutorial ]

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonKommt Python mit Numpy?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Verwandte Etiketten:
Quelle:php.cn
Erklärung dieser Website
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn
Neueste Downloads
Mehr>
Web-Effekte
Quellcode der Website
Website-Materialien
Frontend-Vorlage