NumPy (Numerical Python) — это фундаментальная библиотека для научных вычислений в Python. Она предоставляет поддержку для массивов и матриц, а также включает в себя множество математических функций для выполнения операций с этими массивами.
Введение в NumPy
NumPy является основой для многих других библиотек в экосистеме научных вычислений на Python, таких как SciPy, Pandas и Matplotlib. Основным элементом в NumPy является многомерный массив (ndarray), который позволяет эффективно выполнять различные математические операции.
Чтобы начать работу с NumPy, необходимо сначала установить библиотеку. Вы можете сделать это с помощью pip:
После установки можно импортировать библиотеку и начать использовать ее функции:
Создание массивов
Массивы в NumPy можно создавать различными способами. Рассмотрим некоторые из них:
1. Создание массива из списка:
2. Создание массива с нулями, единицами и случайными значениями:
3. Создание массива с использованием arange и linspace:
Основные операции с массивами
1. Арифметические операции:
NumPy позволяет выполнять арифметические операции элементwise:
2.Операции с линейной алгеброй:
NumPy также поддерживает различные линейные алгебраические операции, такие как матричное умножение, транспонирование и нахождение обратной матрицы:
3. Агрегатные функции:
NumPy предоставляет множество агрегатных функций для работы с массивами, таких как вычисление суммы, среднего, минимального и максимального значений:
4. Изменение формы массива:
Массивы в NumPy можно изменять по форме с помощью методов reshape и flatten:
NumPy — библиотека для научных и численных вычислений, которая делает работу с массивами удобной и эффективной. В данном уроке мы рассмотрели основы работы с массивами NumPy, включая создание массивов, выполнение основных операций и использование агрегатных функций. NumPy является основой для многих других библиотек и часто используется в различных областях науки и техники.
Для углубленного изучения NumPy можно обратиться к официальной документации и учебникам