Numpy基础：pip安装及核心功能介绍 – wiki词典

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NumPy基础：pip安装及核心功能介绍

引言

在Python的数据科学和科学计算领域，NumPy（Numerical Python）是一个不可或缺的基石库。它提供了一个高性能的多维数组对象，以及用于处理这些数组的各种工具。无论是进行复杂的数学运算、统计分析还是机器学习算法的实现，NumPy都以其卓越的效率和简洁的语法成为Python用户的首选。其底层C语言实现使得在处理大量数据时，NumPy的计算速度远超原生的Python列表。

本文将详细介绍如何通过pip安装NumPy，并深入探讨其最核心的功能。

pip安装NumPy

在开始使用NumPy之前，您需要确保您的系统上已经安装了Python和pip，pip是Python的包管理工具。

1. 检查Python和pip

在命令行或终端中运行以下命令，确认Python和pip已正确安装：

bash
python --version
pip --version

2. 升级pip (推荐)

为了确保安装过程中使用最新版本的pip，建议先升级pip：

bash
python -m pip install --upgrade pip

3. 安装NumPy

安装NumPy非常简单，只需运行以下命令：

bash
pip install numpy

如果您在系统上安装了多个Python版本，并且pip install numpy未能将NumPy安装到您期望的Python版本上，或者您明确想为Python 3安装，可以使用pip3：

bash
pip3 install numpy

4. 验证安装

安装完成后，您可以通过在Python解释器中导入NumPy并打印其版本来验证安装是否成功：

python
import numpy as np
print(np.__version__)

如果没有报错并显示了NumPy的版本号，那么恭喜您，NumPy已成功安装并可以使用了！

NumPy核心功能

NumPy的核心在于其N维数组对象(ndarray)，以及围绕它构建的强大功能。

1. N维数组对象 (ndarray)

ndarray是NumPy最核心的数据结构，它是一个存储同类型元素的多维同构数组。与Python列表不同，ndarray中的所有元素必须具有相同的数据类型（例如，全部是整数，或全部是浮点数），这使得NumPy能够更高效地存储数据和执行计算。由于数据在内存中是连续存储的，因此可以实现更快的访问和操作。

“`python
import numpy as np

创建一个一维数组

arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(“一维数组:”, arr1)
print(“数组类型:”, type(arr1))
print(“元素类型:”, arr1.dtype)

创建一个二维数组（矩阵）

arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(“二维数组:\n”, arr2)
print(“数组形状:”, arr2.shape) # (行数, 列数)
“`

2. 数学运算

NumPy提供了极其丰富的数学函数，可以对整个数组进行元素级的操作，而无需编写显式的循环。这大大提高了代码的简洁性和执行效率。

“`python

数组元素加法

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
c = a + b
print(“数组加法:”, c) # [5 7 9]

数组元素乘法

d = a * 2
print(“数组乘常数:”, d) # [2 4 6]

矩阵乘法 (使用 @ 运算符或 np.dot())

mat1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
mat2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])
mat_prod = mat1 @ mat2
print(“矩阵乘法:\n”, mat_prod)

常用数学函数

print(“平方根:”, np.sqrt(a))
print(“正弦值:”, np.sin(a))
print(“平均值:”, np.mean(b))
print(“标准差:”, np.std(b))
“`

3. 广播 (Broadcasting)

广播是NumPy的一个强大功能，它允许NumPy在不同形状和大小的数组之间执行操作，而无需显式地改变数组的形状。当对两个数组执行操作时，NumPy会尝试以一种智能的方式“广播”较小的数组，使其与较大数组的形状兼容。这极大地简化了代码。

“`python
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 形状 (2, 3)
scalar = 10 # 标量

result_scalar = arr + scalar
print(“数组与标量相加:\n”, result_scalar)

vector = np.array([100, 200, 300]) # 形状 (3,)
result_vector = arr + vector
print(“数组与向量相加:\n”, result_vector)
“`

4. 向量化 (Vectorization)

NumPy的核心优势之一是其向量化操作。这意味着您可以对整个数组执行操作，而不是使用Python的循环逐个处理元素。由于NumPy内部的许多操作都是用高度优化的C语言实现，向量化操作比传统的Python循环快得多，尤其是在处理大型数据集时。

“`python

非向量化操作 (示例，实际中应避免)

list_a = [1, 2, 3, 4, 5]
list_b = [6, 7, 8, 9, 10]
result_list = []
for i in range(len(list_a)):
result_list.append(list_a[i] + list_b[i])
print(“列表逐元素相加:”, result_list)

向量化操作

arr_a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
arr_b = np.array([6, 7, 8, 9, 10])
result_arr = arr_a + arr_b
print(“NumPy向量化相加:”, result_arr)
“`
通过向量化，代码不仅更简洁，而且执行效率更高。

5. 线性代数

NumPy提供了强大的线性代数功能，使其成为处理矩阵和向量运算的理想工具。

“`python
matrix_a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
matrix_b = np.array([[5, 6], [7, 8]])

矩阵乘法

prod = np.dot(matrix_a, matrix_b)
print(“矩阵点积:\n”, prod)

计算行列式

det = np.linalg.det(matrix_a)
print(“行列式:”, det)

计算逆矩阵

inv = np.linalg.inv(matrix_a)
print(“逆矩阵:\n”, inv)
“`

6. 索引与切片

NumPy数组支持灵活的索引和切片操作，可以轻松地选择数组中的特定元素、行、列或子数组。这些操作在多维数组中尤为强大。

“`python
data = np.array([[10, 20, 30],
[40, 50, 60],
[70, 80, 90]])

访问单个元素

print(“元素 (0, 1):”, data[0, 1]) # 20

访问整行

print(“第一行:”, data[0, :]) # [10 20 30]
print(“第二行:”, data[1]) # [40 50 60] (简写)

访问整列

print(“第二列:”, data[:, 1]) # [20 50 80]

切片操作 (子数组)

print(“子数组 (前两行, 后两列):\n”, data[:2, 1:])
“`

7. 数组操作

NumPy提供了许多用于创建、重塑、合并和分割数组的函数，这为数据处理带来了极大的灵活性。

“`python

创建全零或全一数组

zeros = np.zeros((2, 3))
ones = np.ones((3, 2))
print(“全零数组:\n”, zeros)
print(“全一数组:\n”, ones)

重塑数组

original_arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
reshaped_arr = original_arr.reshape(2, 3)
print(“重塑数组:\n”, reshaped_arr)

合并数组

arr_h = np.array([[1, 2], [3, 4]])
arr_v = np.array([[5, 6]])
merged_h = np.hstack((arr_h, arr_v.T)) # 水平堆叠，注意转置
merged_v = np.vstack((arr_h, arr_v)) # 垂直堆叠
print(“水平合并:\n”, merged_h)
print(“垂直合并:\n”, merged_v)
“`

8. 随机数生成

在统计模拟、机器学习和科学实验中，生成随机数是常见的需求。NumPy的random模块提供了各种分布的随机数生成功能。

“`python

生成0到1之间的随机浮点数

rand_float = np.random.rand(3)
print(“随机浮点数:”, rand_float)

生成指定范围的随机整数

rand_int = np.random.randint(1, 10, size=(2, 2)) # 1到9的整数
print(“随机整数矩阵:\n”, rand_int)

从正态分布中抽取样本

normal_samples = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=5) # 均值0，标准差1
print(“正态分布样本:”, normal_samples)
“`

总结

NumPy无疑是Python科学计算生态系统中的核心库。其高性能的ndarray对象、丰富的数学函数、强大的广播和向量化机制，以及对线性代数、数组操作和随机数生成的全面支持，使其成为数据科学家、工程师和研究人员处理数值数据的首选工具。掌握NumPy的基础知识是深入学习Pandas、SciPy、Matplotlib、Scikit-learn等其他数据科学库的关键。希望本文能帮助您开启NumPy的学习之旅，并在您的数据探索和分析中发挥巨大作用。

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