Python数据分析基础教程：NumPy学习指南（第2版）

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pythonnumpy教程_PythonNumpy库常见⽤法⼊门教程 本⽂实例讲述了Python Numpy库常见⽤法。分享给⼤家供⼤家参考，具体如下： 1、简介 Numpy是⼀个常⽤的Python科学技术库，通过它可以快速对数组进⾏操作，包括形状操作、排序、选择、输⼊输出、离散傅⽴叶变换、基 本线性代数，基本统计运算和随机模拟等。许多Python库和科学计算的软件包都使⽤Numpy数组作为操作对象，或者将传⼊的Python数 组转化为Numpy数组，因此在Python中操作数据离不开Numpy。 Numpy的核⼼是ndarray对象，由Python的n维数组封装⽽来，但通过C语⾔预编译相关的数组操作，因此⽐原⽣Python具有更⾼的执⾏ 效率，但仍然使⽤Python语⾔编码，这样就同时具有简洁的代码和⾼效的运⾏速度。ndarry与数组有些区别值得注意，numpy数组中的元 素都具有相同的类型，并且在创建时就确定了固定的⼤⼩，这与Python数组对象可以动态增长不同。 2、数组对象 2.1、属性 Numpy对象的形式是同构多维数组，数组的维度称为轴(axis)，每个维度上元素的个数称为

Numpy使用教程库pdf版（python）

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此PDF包含详细的numpy知识点，从安装到函数，步骤非常清晰。非常适合初学者入门。想要学习的小伙伴千万不要犹豫哦！

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说明：本文档所有内容来源于网络 https://www.numpy.org.cn/user/ 目录 1. NUMPY 介绍 1 1.1 什么是 NUMPY? 1 1.2 为什么 NUMPY 这么快？ 3 1.3 还有谁在使用 NUMPY？ 3 2. 快速入门教程 4 2.1 先决条件 4 2.2 基础知识 4 2.2.1一个例子 5 2.2.2 数组创建 6 2.2.3 打印数组 8 2.2.4 基本操作 10 2.2.5 通函数 13 2.2.6 索引、切片和迭代 14 2.3 形状操纵 18 2.3.1改变数组的形状 18 2.3.2 将不同数组堆叠在一起 20 2.3.3 将一个数组拆分成几个较小的数组 22 2.4 拷贝和视图 23 2.4.1 完全不复制 23 2.4.2 视图或浅拷贝 24 2.4.3 深拷贝 25 2.4.4 功能和方法概述 26 2.5 LESS 基础 26 广播（Broadcasting）规则 27 2.6 花式索引和索引技巧 27 2.6.1使用索引数组进行索引 27 2.6.2使用布尔数组进行索引 31 2.6.3 ix_()函数 34 2.6.4使用字符串建立索引 37 2.7线性代数 37 简单数组操作 37 2.8技巧和提示 38 2.8.1“自动”整形 39 2.8.2矢量堆叠 39 2.8.3直方图 40 2.9进一步阅读 41 3. NUMPY 基础知识 42 3.1 数据类型 42 3.1.1 数组类型之间的转换 42 3.1.2 数组标量 45 3.1.3 溢出错误 46 3.1.4 扩展精度 47 3.2 创建数组 47 3.2.1 简介 48 3.2.2 将Python array_like对象转换为Numpy数组 48 3.2.3 Numpy原生数组的创建 48 3.2.4 从磁盘读取数组 50 3.3 NUMPY与输入输出 51 3.3.1 定义输入 51 3.3.2 将行拆分为列 52 3.3.3 跳过直线并选择列 54 3.3.4 选择数据的类型 55 3.3.5 设置名称 56 3.3.6 调整转换 59 3.3.7 快捷方式函数 62 3.4 索引 62 3.4.1 赋值与引用 63 3.4.2 单个元素索引 63 3.4.3 其他索引选项 64 3.4.4 索引数组 65 3.4.5 索引多维数组 66 3.4.6 布尔或“掩码”索引数组 67 3.4.7 将索引数组与切片组合 69 3.4.8 结构索引工具 70 3.4.9 为索引数组赋值 71 3.4.10 在程序中处理可变数量的索引 72 3.5 广播 73 3.6 字节交换 78 3.6.1字节排序和ndarrays简介 78 3.6.2 更改字节顺序 80 3.7 结构化数组 82 3.7.1 介绍 82 3.7.2 结构化数据类型 83 3.7.3 索引和分配给结构化数组 88 3.7.4 记录数组 96 3.7.5 Recarray Helper 函数 98 3.8编写自定义数组容器 116 3.9子类化NDARRAY 124 3.9.1 介绍 124 3.9.2 视图投影 125 3.9.3 从模板创建 126 3.9.4 视图投影与从模板创建的关系 126 3.9.5 子类化的含义 126 3.9.6 简单示例 —— 向ndarray添加额外属性 132 3.9.7 稍微更现实的例子 —— 添加到现有数组的属性 134 3.9.8 __array_ufunc__ 对于ufuncs 135 3.9.9 __array_wrap__用于ufuncs和其他函数 139 3.9.10 额外的坑 —— 自定义的 __del__ 方法和 ndarray.base 142 3.9.11 子类和下游兼容性 143 4. 其他杂项 144 4.1 IEEE 754 浮点特殊值 144 4.2 NUMPY 如何处理数字异常的 146 4.3 示例 146 4.4 连接到 C 的方式 147 4.4.1 不借助任何工具, 手动打包你的C语言代码。 147 4.4.2 Cython 148 4.4.3 ctypes 148 4.4.4 SWIG（自动包装发生器） 149 4.4.5 scipy.weave 149 4.4.6 Psyco 149 5. 与MATLAB比较 149 5.1 介绍 150 5.2 一些关键的差异 150 5.3 'ARRAY'或'MATRIX'？我应该使用哪个？ 151 5.3.1 简答 151 5.3.2 长答案 151 5.4 MATLAB 和 NUMPY粗略的功能对应表 153 5.4.1 一般功能的对应表 153 5.4.2 线性代数功能对应表 154 5.5 备注 161 5.6 自定义您的环境 163 5.7 链接 164 6. 从源代码构建 164 6.1 先决条件 164 6.2 基本安装 164 6.3 测试 165 并行构建 165 6.4 FORTRAN ABI不匹配 165 6.4.1 选择fortran编译器 166 6.4.2 如何检查BLAS / LAPACK /地图集ABI 166 6.5 加速BLAS / LAPACK库 166 6.5.1 BLAS 166 6.5.2 LAPACK 167 6.5.3 禁用ATLAS和其他加速库 167 6.6 提供额外的编译器标志 168 6.7 使用ATLAS支持构建 168 7. 使用NUMPY的C-API 168 7.1 如何扩展NUMPY 168 7.1.1 编写扩展模板 169 7.1.2 必需的子程序 169 7.1.3 定义函数 171 7.1.4 处理数组对象 175 7.1.5 示例 180 7.2 使用PYTHON作为胶水 182 7.2.1 从Python调用其他编译库 183 7.2.2 手工生成的包装器 183 7.2.3 f2py 184 7.2.4 用Cython 191 7.2.5 ctypes 196 7.2.6 您可能会觉得有用的其他工具 206 7.3 编写自己的UFUNC 208 7.3.1 创建一个新的ufunc 208 7.3.2 示例非ufunc扩展名 209 7.3.3 一种dtype的NumPy ufunc示例 215 7.3.4 示例具有多个dtypes的NumPy ufunc 221 7.3.5 示例具有多个参数/返回值的NumPy ufunc 230 7.3.6 示例带有结构化数组dtype参数的NumPy ufunc 235 7.4 深入的知识 241 7.4.1 迭代数组中的元素 242 7.4.2 用户定义的数据类型 246 7.4.3 在C中对ndarray进行子类型化 249

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前言如今，科学家、工程师以及定量管理分析师面临着众多的挑战。数据科学家们希望能够用最小的编程代价在大数据集上进行数值分析，他们希望自己编写的代码可读性好、执行效

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Python基础教程，适合没有基础的人阅读。本书使用的是Python2.x的版本，Python3有改动，查看最新的技术文档即可。

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是七月在线david老师的numpy视频对应讲义，特别详细清楚！

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Numpy教程入门教程中文版88页

Numpy教程入门教程中文版88页非常全面，本人亲自操作操手转成pdf十分不容易

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1、NumPy介绍； 2、NumPy安装使用； 3、数组的创建； 3.1、概述； 3.2、基本创建方式； 3.3、其他创建ndarray的方式1：函数和文件； 3.4、其他创建ndarray的方式2：随机函数； 4、数组输出； 4.1、输出方式； 4.2、打印省略； 5、数组（ndarray）与列表（List）； 5.1、应用对比 ； 5.2、矢量化计算； 5.3、广播机制； 6、相关属性与操作； 7、NumPy中的常数； 8、数据类型； 8.1、概述； 8.2、类型转换； 9、改变形状； 10、数组扁平化； 10、索引与切片； 10.1、概述； 10.2、切片； 10.3、索引； 11、数组的存储顺序； 12、NumPy的各种操作运算； 12.1、基本运算； 12.2、指定轴； 12.3、通用函数； 12.4、统计函数； 12.5、增删改； 12.6、交集并集差集； 12.7、链接和拆分； 12.8、判断； 12.9、三目运算符； 12.10、去重； 12.11、排序； 12.12、矩阵乘积； 12.13、复制和视图； 12.14、总结；

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numpy.ndarray.reshape(newshape, order='C') ，其中ndarray就是创建的数组对象 通过NumPy函数调用格式如下： numpy.reshape(arr, newshape, order='C') ，其中arr就是创建的数组对象 newshape参数：表示各维度

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python 数据分析基础教程 Numpy指南

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在数据分析中，经常需要从文件中读取数据或将数据写入文件，因此，学会读写文件操作是 深入学习 NumPy 的基础。下面将分别介绍如何使用 NumPy 函数来读写一维或二维数组的文 本文件、CSV 格式文件、二进制格式文件和...

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无涯教程网(learnfk)整理提供:NumPy是一个由多维数组对象和用于处理这些数组的示例程的集合组成的库

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NumPy学习指南(第2版)

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numpy入门教程 第二版（英文版）

NumPy是Python中的一个运算速度非常快的一个数学库。在工作或学习中可以用来向量和矩阵计算，图形显示等。在数据科学和机器学习领域，NumPy得到了广泛的使用。本书仅作个人学习使用，商业用途请删除，推荐购买原版图书。

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numpy是python的一个重要的库，希望写的这份资料能给大家的学习带来帮助，这份资料是在jupyter notebook写的，浏览器打印为pdf格式，包含21个小结，奥里给。

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Numpy是python语言中最基础和最强大的科学计算和数据处理的工具包，如数据分析工具pandas也是基于numpy构建的，机器学习包scikit-learn也大量使用了numpy方法。本文介绍了Numpy的n维数组在数据处理和分析的所有核心应用。

NumPy的详细教程

NumPy 是一个 Python 包。 它代表 “Numeric Python”。 它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库。