使用 Python 进行科学计算使用 Python 进行科学计算

使用 Python 进行科学计算,
今天看了一下使用 Python 进行科学计算发现写的非常不错, 而且博主强烈要求分享跳转地址

NumPy 是一个运行速度非常快的数学库，主要用于数组计算。它可以让你在 Python 中使用向量和数学矩阵，以及许多用 C 语言实现的底层函数，你还可以体验到从未在原生 Python 上体验过的运行速度。

NumPy 是 Python 在科学计算领域取得成功的关键之一，如果你想通过 Python 学习数据科学或者机器学习，就必须学习 NumPy。我认为 NumPy 的功能很强大，而且入门也不难。

# 1D Array
a = np.array([0, 1, 2, 3, 4])
b = np.array((0, 1, 2, 3, 4))
c = np.arange(5)
d = np.linspace(0, 2*np.pi, 5)print(a) # >>>[0 1 2 3 4]
print(b) # >>>[0 1 2 3 4]
print(c) # >>>[0 1 2 3 4]
print(d) # >>>[ 0.          1.57079633  3.14159265  4.71238898  6.28318531]
print(a[3]) # >>>3

上边的代码展示了创建数组的四种不同方式。最基本的方式是传递一个序列给 NumPy 的 array() 函数；你可以传给它任意的序列，不仅仅是我们常见的列表之类的。

注意，当输出的数组中的数值长度不一样的时候，它会自动对齐。这在查看矩阵的时候很有用。数组的索引和 Python 中的列表或其他序列很像。你也可以对它们使用切片，这里我不再演示一维数组的切片，如果你想知道更多关于切片的信息，查看这篇文章。

上边数组的例子给你展示了如何在 NumPy 中表示向量，接下来我将带你们领略一下怎么表示矩阵和多维数组。

# MD Array,
a = np.array([[11, 12, 13, 14, 15],[16, 17, 18, 19, 20],[21, 22, 23, 24, 25],[26, 27, 28 ,29, 30],[31, 32, 33, 34, 35]])print(a[2,4]) # >>>25

通过给 array() 函数传递一个列表的列表（或者是一个序列的序列），可以创建二维数组。如果我们想要一个三维数组，那我们就传递一个列表的列表的列表，四维数组就是列表的列表的列表的列表，以此类推。

注意二维数组是如何成行成列排布的（在我们的朋友–空格的帮助下）。如果要索引一个二维数组，只需要引用相应的行数和列数即可。

# Array properties
a = np.array([[11, 12, 13, 14, 15],[16, 17, 18, 19, 20],[21, 22, 23, 24, 25],[26, 27, 28 ,29, 30],[31, 32, 33, 34, 35]])print(type(a)) # >>><class 'numpy.ndarray'>
print(a.dtype) # >>>int64
print(a.size) # >>>25
print(a.shape) # >>>(5, 5)
print(a.itemsize) # >>>8
print(a.ndim) # >>>2
print(a.nbytes) # >>>200

如你所看，在上边的代码中 NumPy 的数组其实被称为 ndarray。我不知道为什么它被称为 ndarray，如果有人知道请在下边留言！我猜测它是表示 n 维数组（n dimensional array）。

数组的形状（shape）是指它有多少行和列，上边的数组有五行五列，所以他的形状是（5，5）。

‘itemsize’ 属性是每一个条目所占的字节。这个数组的数据类型是 int64，一个 int64 的大小是 64 比特，8 比特为 1 字节，64 除以 8 就得到了它的字节数，8 字节。

‘ndim’ 属性是指数组有多少维。这个数组有二维。但是，比如说向量，只有一维。

‘nbytes’ 属性表示这个数组中所有元素占用的字节数。你应该注意，这个数值并没有把额外的空间计算进去，因此实际上这个数组占用的空间会比这个值大点。

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