numpy 教程

numpy(numerical python) 是 python 语言的一个扩展程序库,支持{zhī chí}大量的维度{ dù}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 的前身 numeric 最早是由 jim hugunin 与其它协作者共同开发,2005 年,travis oliphant 在 numeric 中结合了另一个同性质的程序库 numarray 的特色,并加入了其它扩展而开发了 numpy。numpy 为开放源代码并且由许多{xǔ duō}协作者共同维护开发。

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

学习本教程前你需要了解

在开学习 numpy 教程之前,我们需要具备基本的 python 基础,如果你对 python还不了解,可以{ kě yǐ}阅读我们的教程:


numpy 应用

numpy 通常与 scipy(scientific python)和 matplotlib(绘图库)一起{yī qǐ}使用, 这种组合广泛用于替代 matlab,是一个强大的科学{Science}计算环境,有助于我们通过 python 学习数据科学{Science}或者机器学习。

scipy 是一个开源的 python 算法库和数学工具包。

scipy 包含的模块有最优化、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他{qí tā}科学与工程中常用的计算。

matplotlib 是 python 编程语言及其数值数学扩展包 numpy 的可视化操作界面。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)。


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