Python中的Numpy入门教程

1、Numpy是什么

很简单，Numpy是Python的一个科学计算的库，提供了矩阵运算的功能，其一般与Scipy、matplotlib一起使用。其实，list已经提供了类似于矩阵的表示形式，不过numpy为我们提供了更多的函数。如果接触过matlab、scilab，那么numpy很好入手。 在以下的代码示例中，总是先导入了numpy：

复制代码 代码如下:

import numpy as np
print np.version.version
1.6.2

2、多维数组

多维数组的类型是：numpy.ndarray。

使用numpy.array方法

以list或tuple变量为参数产生一维数组：

复制代码 代码如下:

print np.array([1,2,3,4])
[1 2 3 4]
print np.array((1.2,2,3,4))
[ 1.2 2. 3. 4. ]
print type(np.array((1.2,2,3,4)))
<type 'numpy.ndarray'>

以list或tuple变量为元素产生二维数组：

复制代码 代码如下:

print np.array([[1,2],[3,4]])
[[1 2]
[3 4]]

生成数组的时候，可以指定数据类型，例如numpy.int32, numpy.int16, and numpy.float64等：

复制代码 代码如下:

print np.array((1.2,2,3,4), dtype=np.int32)
[1 2 3 4]

使用numpy.arange方法

复制代码 代码如下:

print np.arange(15)
[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14]
print type(np.arange(15))
<type 'numpy.ndarray'>
print np.arange(15).reshape(3,5)
[[ 0 1 2 3 4]
[ 5 6 7 8 9]
[10 11 12 13 14]]
print type(np.arange(15).reshape(3,5))
<type 'numpy.ndarray'>

使用numpy.linspace方法

例如，在从1到3中产生9个数：

复制代码 代码如下:

print np.linspace(1,3,9)
[ 1. 1.25 1.5 1.75 2. 2.25 2.5 2.75 3. ]

使用numpy.zeros，numpy.ones，numpy.eye等方法可以构造特定的矩阵

例如：

复制代码 代码如下:

print np.zeros((3,4))
[[ 0. 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0. 0.]]
print np.ones((3,4))
[[ 1. 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1. 1.]]
print np.eye(3)
[[ 1. 0. 0.]
[ 0. 1. 0.]
[ 0. 0. 1.]]

创建一个三维数组：

复制代码 代码如下:

print np.zeros((2,2,2))
[[[ 0. 0.]
[ 0. 0.]]

[[ 0. 0.]
[ 0. 0.]]]