Comment utiliser la bibliothèque numpy dans pycharm

Pour utiliser la bibliothèque NumPy dans PyCharm, vous devez d'abord importer la bibliothèque, puis créer un tableau NumPy, puis effectuer des opérations sur le tableau et enfin utiliser des outils de visualisation pour afficher les données du tableau : Importer la bibliothèque NumPy : Installez NumPy dans les paramètres . Créer des tableaux NumPy : créez des tableaux par affectation, chargement de fichiers ou conversion. Opérations sur les tableaux : obtenir des éléments en utilisant l'indexation, le découpage, les masques, effectuer des opérations mathématiques, comparer des tableaux, diffuser. Visualisation : visualisez les données du tableau à l'aide du package de visualisation NumPy ou de la bibliothèque Matplotlib.

Utiliser la bibliothèque NumPy dans PyCharm

Importer la bibliothèque NumPy

Pour utiliser la bibliothèque NumPy dans PyCharm, vous devez d'abord l'importer dans le projet. Dans la fenêtre de l'éditeur de code, cliquez sur le menu Fichier et sélectionnez Paramètres. Dans la boîte de dialogue Paramètres, accédez à Projet : >Interpréteur de projet et cliquez sur le bouton +. Dans la fenêtre contextuelle, recherchez « NumPy », puis sélectionnez et installez la dernière version.

Création de tableaux NumPy

Une fois la bibliothèque NumPy importée, vous pouvez créer des tableaux NumPy. Les tableaux NumPy sont des structures multidimensionnelles qui stockent des données du même type. Il existe plusieurs façons de créer des tableaux NumPy :

• Assignation directe : Utilisez la fonction numpy.array() pour créer un tableau directement à partir d'une liste ou d'un tuple Python. 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
• Chargement à partir d'un fichier : Utilisez la fonction numpy.loadtxt() pour charger un tableau à partir d'un fichier texte.

Convertir à partir d'autres tableaux :

Utilisez la fonction numpy.asarray() pour convertir d'autres séquences Python (telles que des listes) en tableaux.

Opérations sur les tableaux

🎜🎜NumPy fournit une variété de fonctions de manipulation de tableaux, notamment : 🎜🎜🎜🎜Acquisition et modification d'éléments : 🎜Utilisez l'indexation, le découpage et les tableaux masqués pour obtenir et modifier des éléments dans un tableau. 🎜🎜🎜Opérations mathématiques : 🎜Effectuez des opérations mathématiques de base (comme l'addition, la soustraction, la multiplication, la division) et des opérations mathématiques avancées (comme la somme, la moyenne, l'écart type). 🎜🎜🎜Comparaison de tableaux : 🎜Utilisez des opérateurs de comparaison (tels que ==, !=) pour comparer les éléments d'un tableau. 🎜🎜🎜Diffusion : 🎜 Effectuez automatiquement des opérations sur des tableaux de formes incompatibles, leur permettant d'être exploitées élément par élément. 🎜🎜🎜🎜Visualisation🎜🎜🎜NumPy fournit également des outils de visualisation pour afficher les données dans des tableaux : 🎜🎜🎜🎜Package de visualisation NumPy : 🎜Utilisez le module numpy.vis pour dessiner des cartes thermiques, des nuages ​​de points et des visualisations. comme les histogrammes. 🎜🎜🎜Bibliothèque Matplotlib : 🎜Intégrée à NumPy pour fournir des capacités de visualisation plus avancées. 🎜🎜🎜🎜Exemple🎜🎜🎜Voici un exemple montrant comment utiliser la bibliothèque NumPy avec PyCharm : 🎜

<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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