【数据分析-入门】科学计算基本库—Numpy的简单使用
本文作者：冀思慧 ,中南财经政法大学金融学院
本文编辑：刘光中
技术总编：王玉婷
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NumPy是Python中科学计算的基础包，它是一个Python库，提供多维数组对象，各种派生对象，以及用于数组快速操作的各种API，包括形状操作、排序、选择、输入输出、基本线性代数、基本统计运算和随机模拟等。
NumPy 的前身是Numeric，开发过程中将其与另一个同性质的程序库 Numarray 的特色相结合，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协作者共同维护开发。
NumPy包的核心是 ndarray 对象。它封装了python原生的同数据类型的 n 维数组，为了保证其性能优良，其中有许多操作都是代码在本地进行编译后执行的。
NumPy数组和原生Python Array（数组）之间有几个重要的区别：
a. NumPy 数组在创建时具有固定的大小，与Python的原生数组对象（可以动态增长）不同。
b. NumPy 数组中的元素都需要具有相同的数据类型，因此在内存中的大小相同。
c. NumPy 数组有助于对大量数据进行高级数学和其他类型的操作。通常，这些操作的执行效率更高，使用的代码更少。
在操作过程中，使用NumPy数组具有许多优点，为了高效地使用当今科学/数学基于Python的工具，我们需要在使用Python原生数组类型的基础上，掌握使用 NumPy 数组的方法。
二、Numpy的使用作为一个第三方库，NumPy库在使用之前需要提前安装，最简单的方式就是在命令提示符窗口键入以下命令：
pip install numpy2.导入import numpy as np #导入Numpy，并简称为np3.查看版本np.__version__ 4.创建数组Numpy 的主要对象是多维数组 Ndarray。在 NumPy 中维度叫做轴，轴的个数叫做秩。通过使用numpy.array可以创建数组，下面我们举一些例子：
#创建一维数组np.array([1,2,3])# 通过列表创建二维数组np.array([(10,20,30),(40,50,60)])# 创建全为 0 的二维数组np.zeros((2,3))# 创建全为 1 的三维数组np.ones((2,3,4))#创建一维等差数组np.arange(6)# 创建二维等差数组np.arange(8).reshape(2,4)# 创建单位矩阵（二维数组）np.eye(4)# 创建等间隔一维数组np.linspace(1, 11, num=3)# 创建二维随机数组np.random.rand(2,3)# 创建二维随机整数数组（数值小于 5）np.random.randint(5, size=(2,3))通过以上的学习，相信大家对NumPy都有了一个基础的了解，今天的内容就介绍到这里啦~最后，我们为大家揭秘雪球网(https://xueqiu.com/)最新所展示的沪深证券和港股关注人数增长Top10。
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