- 外文名
- NumPy
NumPython
- 含 义
- Python的一种开源的科学计算库
- 内 容
- 提供和处理N维数组对象Array
- 用 途
- 科学计算，数据分析
一个用python实现的科学计算，包括：1、一个强大的N维数组对象Array；2、朵记匪精户比较成熟的（广播）函数库；3、用祝催篮于整合C/C++和Fortran代码的工具包；4、实用芝肯备府恋全束的线性代数您蒸、傅里叶变换和随机数生成函数。numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便。
NumPy（Numeric Python）提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、矢量处理，以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。多为很多大型金融公司使用，以及核心的科学计算组织如：Lawrence Livermore，NASA用其处理一些本来使用C++，Fortran或Matlab等所做的任务。
NumPy 的前身为 Numeric ，最早轿坑迁由 Jim H台腊ugunin 与其它协作者共同开发，2005 年，Travis Oliphant 在 Numeric 中结合了另一个同性质的程序库 Numarray 的特色，并加入了其它扩展而开发了 NumPy。NumPy 为开放源代码并且由许多协作者共同维护开发。 [1]
NumPy provides an N-dimensional array type, the ndarray, which describes a collection of “items” of the same type.
NumPy提供了一个N维数组类型ndarray，它描述了相同类型的“items”的集合。
numpy这是因为ndarray中的所有元素的类型都是相同的，而Python列表中的元素类型是任意的，所以ndarray在存储元素时内存可以连续，而python原生list就只能通过寻址方式找到下一个元素，这虽然也导致了在通用性能方面Numpy的ndarray不及Python原生list，但在科学计算中，Numpy的ndarray就可以省掉很多循环语句，代码使用方面比Python原生list简单的多。
ndarray的属性empty(shape[, dtype, order])
empty_like(a[, dtype, order, subok])
eye(N[, M, k, dtype, order])
identity(n[, dtype])
ones(shape[, dtype, order])
ones_like(a[, dtype, order, subok])
zeros(shape[, dtype, order])
zeros_like(a[, dtype, order, subok])
full(shape, fill_value[, dtype, order])
full_like(a, fill_value[, dtype, order, subok])
名称 | 描述 |
|---|---|
bool_ | 布尔型数据类型（True 或者 False） |
int_ | 默认的整数类型（类似于 C 语言中的 long，int32 或 int64） |
intc | 与 C 的 int 类型一样，一般是 int32 或 int 64 |
intp | 用于索引的整数类型（类似于 C 的 ssize_t，一般情况下仍然是 int32 或 int64） |
int8 | 字节（-128 to 127） |
int16 | 整数（-32768 to 32767） |
int32 | 整数（-2147483648 to 2147483647） |
int64 | 整数（-9223372036854775808 to 9223372036854775807） |
uint8 | 无符号整数（0 to 255） |
uint16 | 无符号整数（0 to 65535） |
uint32 | 无符号整数（0 to 4294967295） |
uint64 | 无符号整数（0 to 18446744073709551615） |
float_ | float64 类型的简写 |
float16 | 半精度浮点数，包括：1 个符号位，5 个指数位，10 个尾数位 |
float32 | 单精度浮点数，包括：1 个符号位，8 个指数位，23 个尾数位 |
float64 | 双精度浮点数，包括：1 个符号位，11 个指数位，52 个尾数位 |
complex_ | complex128 类型的简写，即 128 位复数 |
complex64 | 复数，表示双 32 位浮点数（实数部分和虚数部分） |
complex128 | 复数，表示双 64 位浮点数（实数部分和虚数部分） |
numpy 的数值类型实际上是 dtype 对象的实例，并对应唯一的字符，包括 np.bool_，np.int32，np.float32，等等。
在 NumPy中，每一个线性的数组称为是一个轴（axis），也就是维度（dimensions）。比如说，二维数组相当于是两个一维数组，其中第一个一维数组中每个元素又是一个一维数组。所以一维数组就是 NumPy 中的轴（axis），第一个轴相当于是底层数组，第二个轴是底层数组里的数组。而轴的数量——秩，就是数组的维数。 [3]
属性 | 说明 |
|---|---|
ndarray.ndim | 秩，即轴的数量或维度的数量 |
ndarray.shape | 数组的维度，对于矩阵，n 行 m 列 |
ndarray.size | 数组元素的总个数，相当于 .shape 中 n*m 的值 |
ndarray.dtype | ndarray 对象的元素类型 |
ndarray.itemsize | ndarray 对象中每个元素的大小，以字节为单位 |
ndarray.flags | ndarray 对象的内存信息 |
ndarray.real | ndarray元素的实部 |
ndarray.imag | ndarray 元素的虚部 |
ndarray.data | 包含实际数组元素的缓冲区，由于一般通过数组的索引获取元素，所以通常不需要使用这个属性。 |
