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NumPy数组的基础知识

  • Post category:Python

下面是关于NumPy数组的基础知识的详细攻略：

什么是NumPy数组

NumPy（Numerical Python）是一个Python第三方库，它是科学计算的核心库，提供了高效的多维数组（ndarray）运算及数学函数库的操作方法。NumPy数组是存储大量数据的面向科学计算的基础数据结构，是一个表格数据形式，通常可以理解为多维数组，可以表示任何数据类型，每个元素必须是相同的数据类型。

NumPy数组的基础知识

创建NumPy数组

我们可以使用NumPy数组的构造函数numpy.array()来创建一个数组：

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4])
print(arr)

输出结果如下：

[1 2 3 4]

这个数组包含了4个元素，并且它们都是整数类型。

除了传递列表，我们还可以传递元组或者其他的序列类型来创建一个NumPy数组：

import numpy as np
arr = np.array((1, 2, 3, 4))
print(arr)

输出结果如下：

[1 2 3 4]

NumPy数组操作

NumPy数组提供了丰富的操作方法，用来对数组进行处理和操作，例如求和、均值、方差等等。以下列举了几个基本的操作。

求和

使用numpy.sum()函数可以对数组中的元素进行求和：

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4])
print(np.sum(arr))

输出结果为：

10

求均值

使用numpy.mean()函数可以对数组中的元素求平均值：

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4])
print(np.mean(arr))

输出结果为：

2.5

求方差

使用numpy.var()函数可以对数组中所有元素的方差进行求解：

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4])
print(np.var(arr))

输出结果为：

1.25

示例1: 使用NumPy数组计算多项式

我们可以使用NumPy数组来计算多项式。比如，假设我们要计算多项式x^2+2x+1在某个特定的点x=3处的值，我们可以使用以下的方法：

import numpy as np
x = np.array([3])
a = np.array([1, 2, 1])
print(np.polyval(a, x))

输出结果为：

[16]

其中，np.polyval()函数可以用来计算多项式。

示例2: 使用NumPy数组进行数组加法

NumPy数组可以像列表那样进行加法。

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
c = a + b
print(c)

输出结果为：

[5 7 9]

总结

本篇文章主要介绍了NumPy数组的基础知识，包括如何创建一个NumPy数组，使用numpy.sum()、numpy.mean()以及numpy.var()函数来对NumPy数组进行操作，以及两个示例说明。希望可以对读者理解NumPy数组提供一些帮助。

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