【Python学习之十一】Numpy

环境

　　虚拟机：VMware 10 
　　Linux版本：CentOS-6.5-x86_64 
　　客户端：Xshell4
　　FTP：Xftp4
　　python3.6

一、介绍
NumPy（Numerical Python的缩写）是一个开源的Python科学计算库。
(1)使用NumPy，就能够很天然地使用数组和矩阵，NumPy包含不少实用的数学函数，涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能;
(2)NumPy一般与SciPy（Scientific Python）和 Matplotlib（绘图库）一块儿使用;
SciPy 是一个开源的 Python 算法库和数学工具包。包含最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其余科学与工程中经常使用的计算。
Matplotlib 是 Python 编程语言及其数值数学扩展包 NumPy 的可视化操做界面。它为利用通用的图形用户界面工具包，如 Tkinter, wxPython, Qt 或 GTK+ 向应用程序嵌入式绘图提供了应用程序接口（API）

二、安装

conda insall numpy
或者
pip install numpy

三、使用

数组：ndarray，元素类型相同的多维数组，是NumPy的主要对象。
ndarray对象属性：
维度:ndarray.shape：也叫轴,指示数组在每一个维度上大小的整数元组；
示例：
一维数组:好比[1,2,3],1个列表：维度:(1)
二维数组：好比矩阵，n行m列，维度：(n,m)
三维数组：如2行3列4个平面，维度：(2,3,4))
秩：ndarray.ndim：数组维度（或者轴）的个数,即上面数组的长度;
数组元素总个数:ndarray.size 数组元素的总个数，等于shape属性中元组元素的乘积;
元素类型:ndarray.dtype 描述数组中元素类型，能够使用标准Python类型，也能够使用NumPy本身的数据类型;