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numpy 的英文全称为 numerical python,指python 面向数值计算的第三方库。numpy 的特点在于,针对 python 内建的数组类型做了扩充,支持更高维度的数组和矩阵运算,以及更丰富的数学函数。numpy 是 scipy.org 中最重要的库之一,它同时也被 pandas,matplotlib 等我们熟知的第三方库作为核心计算库。
numpy(numeric python)提供了许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。多为很多大型金融公司使用,以及核心的科学计算组织如:lawrence livermore,nasa用其处理一些本来使用c++,fortran或matlab等所做的任务。
numpy包括了:1、一个强大的n维数组对象array;2、比较成熟的(广播)函数库;3、用于整合c/c++和fortran代码的工具包;4、实用的线性代数、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。
全零数组
全一数组
随机数组
通过本次实验,对numpy进行了简单的回顾练习,包括数组的创建,相关属性的熟悉。了解了数组维度快捷操作的方法以及合并操作对应的函数。
之前线性代数的学习中,并未接触合并的概念,不过通过实例还是比较好理解的,深度合并很有意思。对数组深度掌握不够,还要加强数学知识的学习。
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