Python Numpy 入门
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Python Numpy 入门
用户1672用户29882024年5月21日修改
Numpy 简介
NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。
NumPy 是一个运行速度非常快的数学库，主要用于数组计算，包含：
•
一个强大的N维数组对象 ndarray
•
广播功能函数
•
整合 C/C++/Fortran 代码的工具
•
线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能
在安装好python3，有pip后，可一行命令直接安装numpy
pip install numpy
Numpy 基本操作
0. 库导入
在导入numpy包时，可以这样写python中的import函数：
代码块
import numpy as np
为了更好的代码可读性，一般在import时加以一个别名np。这是一个被广泛采用的约定，这样您的代码对所有人都更可读。因此，建议在导入时始终使用import numpy as np。
1.
nparray对象
数组是下标（index）和值（value）组成的序对的集合。在数组中，每个有定义的下标都与一个值对应，这个值称作数组元素。
在深度学习中，大量的数据是由多维数组存储的。nparray就是一个存储多维数据的解决方法，也是numpy中最重要的一个概念。
1.1 创建第一个nparray
我们可以用np.array()函数初始化一个n维数组：只需传入一个或多个python列表即可。
代码块
import numpy as np
# 一维
a = np.array([1,2,3])
print (a) # [1,2,3]
# 多于一个维度，这里以二维举例
b = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print (b)
# [[1 2]
# [3 4]]
当然，您也可以使用np.asarray()从python列表、元组获得nparray；
甚至从torch.tensor中转换到nparray！
代码块
import numpy as np
x = [1,2,3]
y = (1,2,3)
z = torch.tensor([1, 2, 3])
a = np.asarray(x) # 从列表转换到 nparray
b = np.asarray(y) # 从元组转换到 nparray
c = z.cpu().numpy() # numpy仅支持cpu，因而如果tensor在gpu需先转至cpu。
print(a, b, c)
# a/b/c的输出都是
# [1,2,3]
1.2 创建特殊数组（全零、全一等）
•
numpy.empty 函数：创建指定形状的数组，不初始化。
•
numpy.zeros 函数：创建指定形状的数组，数组元素以 0 来填充。