极客笔记Python NumPy是什么？它如何使用
在本文中，我们将了解NumPy在Python中的使用以及它在各种应用中的作用。
什么是NumPy
NumPy 是一个专为在Python中高效处理数组而设计的Python库。它快速、简单易学、高效存储。它还改进了数据处理的方式。NumPy用于生成n维数组。要使用NumPy，我们只需要将其导入到我们的程序中，然后我们就可以轻松地在我们的代码中使用它的功能。
NumPy是一个流行的Python包，用于 科学计算 和 统计分析 。它的数组是由相同数据类型的值组成的网格。
它还具有处理 线性代数、傅里叶变换 和 矩阵 的功能。
我们可以将许多算法转化为适用于数组的函数。NumPy拥有超出其自身的应用。它是一个非常多样化的库，在其他领域有众多应用。
NumPy与数据科学、数据分析和机器学习配合良好。它还作为其他Python库的基础。这些库利用NumPy的功能来扩展其能力。
NumPy的特点
为什么应该使用NumPy
Python中的列表和数组具有相同的目的，但它们的处理速度较慢。
NumPy力求提供比典型的Python列表快50倍的数组对象。
在NumPy中，数组对象命名为ndarray，并且它带有几个辅助方法，使得使用ndarray变得简单。
数组在数据科学中经常被使用，其中速度和资源是关键。
NumPy的应用
Python中列表和数组的替代品
NumPy数组可与Python列表相媲美。与Python列表一样，NumPy数组是由同类元素构成的。NumPy数组之所以 同质 ，是其最基本的特征。
这使得NumPy数组与Python数组有所区别。它保持了在混合类型项目中执行的数学运算的统一性。利用NumPy数组的另一个优势是可以应用于它们的大量函数。
由于Python数组的异质性，这些函数无法执行。
NumPy使用的内存非常少
数组是NumPy中的对象。Python根据需要不断删除和创建这些对象。因此，与Python列表相比，内存分配较少。NumPy具有防止数据缓冲区内存浪费的功能。
它具有复制、查看和索引等功能，可以节省大量内存。索引有助于返回原始数组的视图，从而实现数据重用。它还识别元素的数据类型，有助于代码优化。
使用NumPy处理多维数组
在NumPy中，我们还可以生成多维数组。这些数组有多行多列，它们是多维的，因为它们有多个列。多维数组用于创建矩阵。
这些矩阵的使用非常简单。矩阵的使用还使代码更加内存高效。为了在这些矩阵上执行各种操作，我们有一个矩阵模块。
使用NumPy执行数学运算
使用NumPy还可以对数据集合的数组进行数学运算。在NumPy中，我们有几个模块用于执行基本和特殊的数学函数。
它支持线性代数、位运算、傅里叶变换、算术运算、字符串运算等。
Numpy数组的应用
形状操作
如果输出提供相同数量的元素，用户可以在运行时自定义数组维度。在数组上使用 np.reshape() 函数。reshape函数可用于执行各种任务。例如，我们使用它来广播两个不同的数组。
数组创建
我们可以创建一个用于实现各种函数的数组数据集。使用 np.arrange() 函数，我们还可以为数组元素生成指定的数字集。Reshape函数可用于创建一组新的维度。
我们还可以使用随机方法创建一个具有随机生成值的数组。类似地，我们可以使用 linspace() 函数创建具有相同元素间距的数组。
可以创建预填充为1或0的数组。默认的数据类型是float64，但我们可以使用 dtype 选项来更改它。
数组维度
Numpy支持一维和多维数组。某些函数对多维数组施加限制。因此，这些数组必须转换为一维数组。使用 np.ravel() ，我们可以将多维数组转换为一维。
Numpy与其他库的应用
与Pandas一起使用NumPy
Pandas是Python中最重要的数据分析库之一。它以其出色的性能、快速的分析和数据清洗而闻名。我们用它来改变数据结构和分析数据。
它由一个数据框对象组成。它与NumPy一起加速计算。当我们结合这些库时，我们拥有了一个非常有用的科学计算资源。
与Matplotlib一起使用NumPy
Matplotlib是一个NumPy模块。它是一个非常有用的用于处理图形表示的工具。它具有广泛的绘图和操作图形的功能。
这种组合可以取代MatLab的函数。它用于生成结果图表。我们进一步扩展了它，利用了诸如PyQt和wxPython等图形工具包。
使用NumPy与Scipy
Scipy是一个Python开源库。它是Python最重要的科学库。它基于NumPy的功能。SciPy包含了增强的科学计算功能。
它可以与NumPy结合使用来提高数学性能。这种组合有助于执行复杂的科学操作。
使用NumPy与Tkinter
Tkinter是一个GUI标准库。Tkinter用于图形化表示NumPy数据。它与NumPy的集成允许创建快速简单的GUI。在与NumPy结合使用时，使用Tkinter非常简单。数组对象可以简单地转换为图像对象。
结论
最后，我们看到了NumPy的用途和应用。NumPy是一个核心的Python包，具有大量的功能。它具有广泛的内置功能和灵活的特性。它的优点包括较低的内存消耗和更快的运行时间行为。不管数据集的大小如何，NumPy都能够运行得很顺畅。