numpy 模块

一、介绍

官方文档：https://www.numpy.org.cn/reference/
实例介绍 https://www.cnblogs.com/A-FM/p/6547137.html
可以实现
1. 任意齐次项的数组对象
2. 数组上的快速数学运算
3.线性代数，傅里叶变换，随机数生成
numpy模块定义两个新的对象类型：array和ufunc，以及一组操作该对象的函数，可以将这两个新的对象类型与其他Python类型进行转换。

二、下载及安装

https://sourceforge.net/projects/numpy/

下载完成，到下载目录下面，进入解压目录，进行安装

三、array对象

array对象是一个可为大数目的数字集合，集合内的数字必须是相同类型，eg：都是双精度浮点数
创建array对象的语法格式：
array(numbers [ , tpyecode = None] )
numbers是一个序列对象，eg：元组或列表
typecode是number是元素的类型

3.1 创建array对象

##创建一个一维向量数组
from numpy import *
x ,y,z =1,2,3
a = array([x,y,z])
print(a)
[1 2 3]
##创建一个一维向量数组，并将向量值以浮点数表示
from numpy import *
x,y,z =1,2,3
a = array([x,y,z],float)
print(a)
[1. 2. 3.]
##创建一个2行3列的矩阵
from numpy import *
ma = array([[1,2,3],[4,5,6]])
print(ma)
print(ma.shape)   ##显示矩阵的行列数
[[1 2 3]
 [4 5 6]]
(2, 3)

3.2 操作array对象

from numpy import *
ma = array([[1,2,3],[4,5,6]])
##将矩阵改成一维矩阵
ma2 = reshape(ma,(6,))
print("一维矩阵:","\n" , ma2)
##将矩阵改成9行9列的矩阵
big = resize(ma,(9,9))  
print("多维矩阵:" ,"\n",big)
一维矩阵: 
 [1 2 3 4 5 6]
多维矩阵:
 [[1 2 3 4 5 6 1 2 3]
 [4 5 6 1 2 3 4 5 6]
 [1 2 3 4 5 6 1 2 3]
 [4 5 6 1 2 3 4 5 6]
 [1 2 3 4 5 6 1 2 3]
 [4 5 6 1 2 3 4 5 6]
 [1 2 3 4 5 6 1 2 3]
 [4 5 6 1 2 3 4 5 6]
from numpy import *
a =array([[1,2,3],[4,5,6]])
b =array([[7,8,9],[10,11,12]])
print("两个矩阵相加的结果","\n",a+b)
print("两个矩阵相乘的结果","\n",a*b)
两个矩阵相加的结果 
 [[ 8 10 12]
 [14 16 18]]
两个矩阵相乘的结果
 [[ 7 16 27]
 [40 55 72]]

3.3 数组属性

3.3.3.1 内存布局

3.3.3.2 数据类型

3.3.3.3 其他属性

四、ufunc对象

ufunc对象是一个用于操作array对象的函数集合。是一种ndarrays以逐元素方式操作的函数，支持数组广播，类型转换和其他一些标准功能。也就是说，ufunc是一个函数的 “ 矢量化 ” 包装器，它接受固定数量的特定输入并产生固定数量的特定输出。

4.1 数学运算

4.2 三角函数

4.3 位运算函数

4.4 比较函数

4.5 浮动函数

4.6 产生随机数

linspace() 方法可以产生指定数目和范围的随机数

import numpy  as nps
print(nps.linspace(1,3,9))
##1-3之间的9个随机数
##结果
[1.   1.25 1.5  1.75 2.   2.25 2.5  2.75 3.  ]

from numpy import *
a =array([[1,2,3],[4,5,6]])
b =array([[7,8,9],[10,11,12]])
print("两个矩阵之和：","\n",add(a,b))
a = arange(10)
print("正弦值：","\n",sin(a))
两个矩阵之和： 
 [[ 8 10 12]
 [14 16 18]]
正弦值：
 [ 0.          0.84147098  0.90929743  0.14112001 -0.7568025  -0.95892427
 -0.2794155   0.6569866   0.98935825  0.41211849]