python不是自帶numpy模塊的，Python*網(wǎng)上的發(fā)行版是不包含NumPy模塊的。安裝方法：直接使用“pip3 install --user numpy scipy matplotlib”命令進(jìn)行安裝即可。iUD少兒編程網(wǎng)-https://www.pxcodes.com

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??本教程操作環(huán)境：windows7系統(tǒng)、Python3版、Dell G3電腦。iUD少兒編程網(wǎng)-https://www.pxcodes.com

numpy是Python的一種開源的數(shù)值計算擴展，可用來存儲和處理大型矩陣matrix，比Python自身的嵌套列表結(jié)構(gòu)要高效的多，提供了許多高級的數(shù)值編程工具，如：矩陣數(shù)據(jù)類型、矢量處理，以及精密的運算庫，專為進(jìn)行嚴(yán)格的數(shù)字處理而產(chǎn)生。iUD少兒編程網(wǎng)-https://www.pxcodes.com

Python *網(wǎng)上的發(fā)行版是不包含 NumPy 模塊的。iUD少兒編程網(wǎng)-https://www.pxcodes.com

安裝庫 NumPyiUD少兒編程網(wǎng)-https://www.pxcodes.com

安裝 NumPy **簡單的方法就是使用 pip 工具：iUD少兒編程網(wǎng)-https://www.pxcodes.com

pip3 install --user numpy scipy matplotlib

--user 選項可以設(shè)置只安裝在當(dāng)前的用戶下，而不是寫入到系統(tǒng)目錄。iUD少兒編程網(wǎng)-https://www.pxcodes.com

默認(rèn)情況使用國外線路，國外太慢，我們使用清華的鏡像就可以:iUD少兒編程網(wǎng)-https://www.pxcodes.com

pip3 install numpy scipy matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

NumPy的使用iUD少兒編程網(wǎng)-https://www.pxcodes.com

1、NumPy提供了真正的數(shù)組功能以及對數(shù)據(jù)進(jìn)行快速處理的函數(shù)。iUD少兒編程網(wǎng)-https://www.pxcodes.com

2、NumPy還是很多更高級的擴展庫的依賴庫，我們后面介紹的SciPy、Matplotlib、pandas等庫都依賴于它。iUD少兒編程網(wǎng)-https://www.pxcodes.com

3、umPy內(nèi)置函數(shù)處理數(shù)據(jù)的速度是C語言級別的，因此在編寫程序的時候，應(yīng)當(dāng)盡量使用其內(nèi)置函數(shù)，避免效率瓶頸的（尤其是涉及循環(huán)的問題）出現(xiàn)。【相關(guān)推薦：Python3視頻教程 】iUD少兒編程網(wǎng)-https://www.pxcodes.com

在Windows操作系統(tǒng)中，NumPy的安裝跟普通第三方庫的安裝一樣，可以通過pip命令進(jìn)行，命令如下：iUD少兒編程網(wǎng)-https://www.pxcodes.com

pip install numpy

也可以自行下載源代碼，然后使用如下命令安裝：iUD少兒編程網(wǎng)-https://www.pxcodes.com

python setup.py install

在Linux操作系統(tǒng)下，上述方法也是可行的。此外，很多Linux發(fā)行版的軟件源中都有Python常見的庫，因此還可以通過Linux系統(tǒng)自帶的軟件管理器安裝，如在Ubuntu下可以用如下命令安裝：iUD少兒編程網(wǎng)-https://www.pxcodes.com

sudo apt-get install python-numpy

安裝完成后，可以使用NumPy對數(shù)據(jù)進(jìn)行操作，如下內(nèi)容：iUD少兒編程網(wǎng)-https://www.pxcodes.com

# -*- coding: utf-8 -* import numpy as np # 一般以np作為NumPy庫的別名 a = np.array([2, 0, 1, 5]) # 創(chuàng)建數(shù)組 print(a) # 輸出數(shù)組 print(a[:3]) # 引用前三個數(shù)字（切片） print(a.min()) # 輸出a的**小值 a.sort() # 將a的元素從小到大排序，此操作直接修改a，因此這時候a為[0, 1, 2, 5] b= np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 創(chuàng)建二維數(shù)組 print(b*b) # 輸出數(shù)組的平方陣，即[[1, 4, 9], [16, 25, 36]]

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