NumPy (Numerical Python) — это библиотека для языка программирования Python, предоставляющая поддержку для больших многомерных массивов и матриц, вместе с большим коллективом высокоуровневых математических функций для операций с этими массивами.
NumPy используется для научных вычислений и является ключевым компонентом экосистемы научного стека Python, который включает такие библиотеки, как Pandas, Matplotlib и SciPy.
Для установки NumPy используйте:
pip install numpy
Создание массивов:
import numpy as np
# Создание из списка Python
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# Создание массива из нулей
b = np.zeros(5)
# Создание массива из единиц
c = np.ones((3, 3))
# Создание единичной матрицы размера 3x3
d = np.eye(3)
# Создание массива с последовательными числами
e = np.arange(10)
Операции с массивами:
x = np.array([1, 2, 3])
y = np.array([4, 5, 6])
# Арифметические операции
sum_xy = x + y
difference_xy = x - y
product_xy = x * y
division_xy = x / y
Срезы и индексация:
z = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# Получить первую строку
first_row = z[0]
# Получить последний столбец
last_column = z[:, -1]
Математические и статистические функции:
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# Среднее значение
mean = np.mean(data)
# Сумма элементов
total = np.sum(data)
# Минимум и максимум
min_val = np.min(data)
max_val = np.max(data)
Изменение формы и объединение массивов:
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
# Изменение формы массива на 2x3
b = a.reshape(2, 3)
# Объединение массивов
c = np.array([7, 8, 9])
d = np.concatenate((a, c))
NumPy — это мощный инструмент для выполнения численных операций в Python. Она предоставляет большие возможности для научных вычислений и анализа данных. Мы постраемся максимально раскрыть потенциал этой библиотеки в следующих статьях.
Содержание: