Numpy和Numpy distutils使用指南

在本文中，我们将介绍如何使用Numpy和Numpy distutils。

阅读更多：Numpy 教程

Numpy

Numpy是一个Python库，用于科学计算。它可以处理大容量的多维数组和矩阵，以及执行各种数学操作。Numpy是许多其他Python科学计算库的基础，包括Pandas、SciPy和Scikit-learn。

Numpy中最重要的对象是numpy.ndarray，它是一个多维数组。以下是如何创建一个ndarray：

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
print(a)
# [1 2 3]

创建一个二维数组：

b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(b)
# [[1 2 3]
#  [4 5 6]]

有许多方法可以在Numpy中操作数组，例如：

c = np.array([1, 2, 3])
d = np.array([4, 5, 6])
print(c + d) # [5 7 9]
print(c * 2) # [2 4 6]
print(np.dot(c, d)) # 32

这些只是最基础的操作，Numpy还支持更高级的操作和函数，例如矩阵分解和傅里叶变换。可以查看Numpy官方文档以获取Numpy的完整信息。

Numpy distutils

Numpy distutils是用于编写Python扩展模块并构建Python软件包的工具。它是Python标准库中的distutils的扩展，目的是为了使Numpy的安装、测试和发布过程更加容易。

以下是如何创建一个基本的NumPy扩展模块的完整代码：

from numpy.distutils.core import setup, Extension

setup(name='example',
      ext_modules=[Extension('example', ['example.c'])])

这段代码会创建一个名为“example”的Python扩展模块，其中包含名为“example.c”的C源文件。

可以使用NumPy distutils提供的其他功能来扩展模块，例如：

from numpy.distutils.core import setup, Extension

setup(name='example',
      ext_modules=[Extension('example', ['example.c'],
                             include_dirs=['/path/to/include/dir'],
                             libraries=['mylib'],
                             library_dirs=['/path/to/lib/dir'])])

此代码还会将名为“mylib”的C库链接到扩展模块中。