你真的了解—————NumPy吗

🌈个人主页:小田爱学编程

🔥 系列专栏:opencv

🏆🏆关注博主,随时获取更多关于IT的优质内容!🏆🏆


😀欢迎来到小田代码世界~

😁 喜欢的小伙伴记得一键三连哦 ૮(˶ᵔ ᵕ ᵔ˶)ა

一、NumPy是什么?

🚀NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。

🚀NumPy 是一个运行速度非常快的数学库,主要用于数组计算

  • 一个强大的N维数组对象 ndarray
  • 广播功能函数
  • 整合 C/C++/Fortran 代码的工具
  • 线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能

二、数组维度

🐟Numpy中最基础的数据结构是数组

引入:impor numpy as np

🔥数组:维度:数组的层数

  • 一维数组:[1,2,3]
  • 二维数组:[[1,2,3] [4,5,6]]
  • 三维数组:[[[1,2,3]]]

🦁二维:(2,3)2行3列

复制代码
import numpy as np
n=np.empty([2,3])
print(n)
print(n.shape)

🦁三维:(1,1,3) 1组 每组1行 每组每行 2个属性

python 复制代码
import numpy as np
nd1=[1,2,3]
nd2=np.array(nd1,ndmin=3)
print(nd2)
print(nd2.shape)

🔥再看一个例子:👉(3,5,2) 3组 每组5行 每组每行中有2个属性

python 复制代码
import numpy as np
namecountrys = np.array([
    [['参赛者A1','国籍A1'],['参赛者A2','国籍A2'],['参赛者A3','国籍A3'],['参赛者A4','国籍A4'],['参赛者A5','国籍A5']],
    [['参赛者B1','国籍B1'],['参赛者B2','国籍B2'],['参赛者B3','国籍B3'],['参赛者B4','国籍B4'],['参赛者B5','国籍B5']],
    [['参赛者C1','国籍C1'],['参赛者C2','国籍C2'],['参赛者C3','国籍C3'],['参赛者C4','国籍C4'],['参赛者C5','国籍C5']]
    ])
print(namecountrys)
print(namecountrys.shape)

三.安装NumPy

四.NumPy常见方法

1.引入Numpy

import numpy as np

2.np.array

n1=np.array(list,dtype=float)

n2=np,array([1,2,],[3,4])

n3=np.array([1,2,3]) 传递的参数是列表 转化为数组

n4=np,array((1,2,3)) 传递的参数是元组 转化为数组

3 np.empty

🔥numpy.empty 方法用来创建一个指定形状(shape)、数据类型(dtype)且未初始化的数组:

参数 描述
shape 数组形状
dtype 数据类型,可选
order 有"C"和"F"两个选项,分别代表,行优先和列优先,在计算机内存中的存储元素的顺序。

np.empty([2,3]):创建一个二维未初始化的二维数组,这里用的是[]来确定形状

4.np.zeros

返回来一个给定形状和类型的用0填充的数组;

zeros(shape, dtype=float, order='C') 如果返回1则为ones

5.np.random.randint

Python random.randint() 方法返回指定范围内的整数。

randint(start, stop) 等价于 randrange(start, stop+1)

五.NumPy数据类型

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)

🎁🎁🎁今天的分享到这里就结束啦!如果觉得文章还不错的话,可以三连支持一下,您的支持就是我前进的动力!

相关推荐
IT古董20 分钟前
【第五章:计算机视觉-计算机视觉在工业制造领域中的应用】1.工业缺陷分割-(1)工业品缺陷风格基础知识:割任务定义、数据集介绍
计算机视觉·3d·自动驾驶
qq_49244844636 分钟前
Jmeter设置负载阶梯式压测场景(详解教程)
开发语言·python·jmeter
天一生水water1 小时前
什么是时间序列互相关分析(CCF)
机器学习·时间序列
lianyinghhh1 小时前
瓦力机器人-舵机控制(基于树莓派5)
人工智能·python·自然语言处理·硬件工程
Mike_Zhang2 小时前
python3.14版本的free-threading功能体验
python
StarPrayers.2 小时前
旅行商问题(TSP)(2)(heuristics.py)(TSP 的两种贪心启发式算法实现)
前端·人工智能·python·算法·pycharm·启发式算法
koo3642 小时前
李宏毅机器学习笔记21
人工智能·笔记·机器学习
木头左2 小时前
波动率聚类现象对ETF网格密度配置的启示与应对策略
python
山烛2 小时前
YOLO v1:目标检测领域的单阶段革命之作
人工智能·yolo·目标检测·计算机视觉·yolov1
华仔AI智能体3 小时前
Qwen3(通义千问3)、OpenAI GPT-5、DeepSeek 3.2、豆包最新模型(Doubao 4.0)通用模型能力对比
人工智能·python·语言模型·agent·智能体