NumPy , что означает Numerical Python, представляет собой библиотеку для научных вычислений, построенную на основе языка программирования Python.
Самый распространенный способ импортировать NumPy в вашу среду Python — использовать следующий синтаксис:
import numpy as np
Часть кода import numpy сообщает Python о необходимости перенести библиотеку NumPy в вашу текущую среду.
Затем as np часть кода сообщает Python, чтобы дать NumPy псевдоним np.Это позволяет вам использовать функции NumPy, просто набрав np.function_name, а не numpy.function_name.
После того, как вы импортировали NumPy, вы можете использовать встроенные в него функции для быстрого создания и анализа данных.
Как создать базовый массив NumPy
Наиболее распространенный тип данных, с которым вы будете работать в NumPy, — это массив , который можно создать с помощью функции np.array() .
В следующем коде показано, как создать базовый одномерный массив NumPy:
import numpy as np
#define array
x = np.array([1, 12, 14, 9, 5])
#display array
print(x)
[ 1 12 14 9 5]
#display number of elements in array
x. size
5
Вы также можете создать несколько массивов и выполнять над ними операции, такие как сложение, вычитание, умножение и т. д.
import numpy as np
#define arrays
x = np.array([1, 12, 14, 9, 5])
y = np.array([2, 3, 3, 4, 2])
#add the two arrays
x+y
array([ 3, 15, 17, 13, 7])
#subtract the two arrays
x-y
array([-1, 9, 11, 5, 3])
#multiply the two arrays
x\*y
array([ 2, 36, 42, 36, 10])
Ознакомьтесь с руководством для начинающих по NumPy, чтобы получить подробное представление обо всех основных функциях NumPy.
Возможные ошибки при импорте NumPy
Одна потенциальная ошибка, с которой вы можете столкнуться при импорте NumPy:
NameError : name 'np' is not defined
Это происходит, когда вы не можете указать псевдоним NumPy при его импорте. Прочитайте это руководство , чтобы узнать, как быстро исправить эту ошибку.
Дополнительные ресурсы
Если вы хотите узнать больше о NumPy, ознакомьтесь со следующими ресурсами:
Полный список руководств Python по Statology
Страница онлайн-документации NumPy
Официальная страница NumPy в Твиттере