安装 NumPy
首先，确保你已经安装了 Python。然后，使用以下命令安装 NumPy：
pip install numpy
NumPy 基础
1. 导入 NumPy：
import numpy as np
2. 创建 NumPy 数组：
# 从列表创建数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 创建零数组
zeros_arr = np.zeros(5)
# 创建全为1的数组
ones_arr = np.ones(5)
# 创建等差数列
linspace_arr = np.linspace(0, 1, 5)
# 创建随机数组
rand_arr = np.random.random(5)
3. 数组属性：
# 数组形状
print(arr.shape)
# 数组维度
print(arr.ndim)
# 数组数据类型
print(arr.dtype)
数组操作
1. 数组索引和切片：
# 获取单个元素
print(arr[0])
# 切片操作
print(arr[1:4])
2. 数组运算：
# 数组加法
result = arr + ones_arr
# 数组乘法
result = arr * 2
3. 矩阵操作：
# 创建矩阵
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# 矩阵转置
transposed_matrix = matrix.T
# 矩阵乘法
result_matrix = np.dot(matrix, transposed_matrix)
数学和统计函数
NumPy 提供了许多数学和统计函数，用于对数组进行操作。
1. 数学函数：
# 平方根
np.sqrt(arr)
# 指数函数
np.exp(arr)
# 自然对数
np.log(arr)
2. 统计函数：
# 平均值
np.mean(arr)
# 中位数
np.median(arr)
# 标准差
np.std(arr)
高级功能
1. 广播：
NumPy 支持广播，允许对形状不同的数组进行操作。
# 广播操作
result = arr + 1
2. 数组形状操作：
# 改变数组形状
reshaped_arr = arr.reshape(5, 1)
# 数组合并
np.concatenate([arr, ones_arr])
以上是一个简单的 NumPy 教程，涵盖了基本的数组操作、数学和统计函数等功能。NumPy 提供了更多高级功能，你可以在[官方文档](https://numpy.org/doc/)中找到详细信息。
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