数学之路-python计算实战(5)-初识numpy以及pypy下执行numpy
内容导读
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内容图文
N
NumPy
系统是
Python
的一种开源的数字扩展。这样的工具可用来存储和处理大型矩阵，比
Python
自身的嵌套列表（
nested list structure)
结构要高效的多（该结构也能够用来表示矩阵（
matrix
））。据说
NumPy
将
Python
相当于变成一种免费的更强大的
MatLab
系统。
一个用
python
实现的科学计算包。包含：
1
、一个强大的
N
维数组对象
Array
；
2
、比較成熟的（广播）函数库；
3
、用于整合
C/C++
和
Fortran
代码的工具包；
4
、有用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。
numpy
和稀疏矩阵运算包
scipy
配合使用更加方便。
NumPy
（
Numeric Python
）提供了很多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、矢量处理。以及精密的运算库。
专为进行严格的数字处理而产生。多为非常多大型金融公司使用。以及核心的科学计算组织如：
git clonehttps://bitbucket.org/pypy/numpy.git
cd numpy
pypy setup.pyinstall
deep@myddb:~$pypy
Python 2.7.6 (32f35069a16d819b58c1b6efb17c44e3e53397b2, Jun 26 2014, 21:49:19)
[PyPy 2.3.1 with GCC 4.6.3] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or"license" for more information.
>>>> import numpy as np
>>>>
本博客全部内容是原创。假设转载请注明来源
http://blog.csdn.net/myhaspl/
比python标准库更方便的是。numpy提供了一个N维数组类型ndarray，这是一个容器类型。存储了同样类型与大小的数据项。ndarray能够被切片，拥有整数索引，每一个数据项占有一样的内存空间，数组对象的维度数目由shape属性定义。这是一个元组，数据项的类型由dtype定义。
>>>> myx=np.array([[11,22,33],[44,55,66]])
>>>>myy=np.array([myx,myx])
>>>> myy
array([[[11, 22,33],
[44, 55, 66]],
[[11, 22, 33],
[44, 55, 66]]])
>>>>myx[0]=[111,222,333]
>>>> myy
array([[[11, 22,33],
[44, 55, 66]],
[[11, 22, 33],
[44, 55, 66]]])
>>>>myx.dtype
dtype(‘int32‘)
>>>>myy.dtype
dtype(‘int32‘)
>>>>myy.shape
(2, 2, 3)
>>>>myx.shape
(2, 3)
>>>>
以上代码演示了基本使用。ndarray对象本身能够做为还有一个ndarray对象的数据项，会生成一个复制品，所以对内嵌对象的改动不会有副作用。
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的数学之路-python计算实战(5)-初识numpy以及pypy下执行numpy全部内容，希望文章能够帮你解决数学之路-python计算实战(5)-初识numpy以及pypy下执行numpy所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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