《numpy》专题

图片来自 NumPy 中文网 1. 什么是 NumPy？ Numpy，（Numerical Python 的缩写），它是 Python 语言的一个扩展程序库，支持数组结构与矩阵运算，并且针对数组运算提供大量便捷的数学函数库。Numpy 大大简化了向量和矩阵的操作及处理流程，降低了数据开发的门槛。除了做数值计算和统计分析，在程序中处理和调试高级用例的时候，熟练掌握 Numpy 所带来的优势和便利也不

机器学习常常需要fake数据，或者进行数据预处理，numpy是python科学计算的一把利器。 numpy 官方手册，支持字母检索 常用方法： 生成数据： arange： 生成一定范围内的数据 ones_like：生成与参数维度相同的数据 random模块：随机相关 np.random.shuffle：给一个ndarray做洗牌 数学计算： exp：自然指数 sum：求和 numpy.linalg

to_categorical to_categorical(y, nb_classes=None) 将类别向量(从0到nb_classes的整数向量)映射为二值类别矩阵, 用于应用到以categorical_crossentropy为目标函数的模型中. 参数 y: 类别向量 nb_classes:总共类别数 convert_kernel convert_kernel(kernel, dim_or

原文：NumPy for Matlab users 介绍 MATLAB®和 NumPy/SciPy 有很多共同之处。但是也有很多不同之处。创建NumPy和SciPy是为了用Python以最自然的方式进行数值和科学计算，而不是 MATLAB® 的克隆版。本章节旨在收集有关两者的差异，主要是为了帮助熟练的MATLAB®用户成为熟练的NumPy和SciPy用户。 一些关键的差异 MATLAB® NumP

NumPy I/O操作 使用genfromtxt导入数据 定义输入 将行拆分为列 delimiter参数 autostrip参数 comments参数 跳过直线并选择列 skip_header和skip_footer参数 usecols参数 选择数据的类型 设置名称 names参数 defaultfmt参数 验证名称 调整转换 converters参数 使用缺失值和填充值 missing_valu

数据类型 创建数组 NumPy I/O操作 索引 广播 字节交换 结构化数组 子类化ndarray

原文：Installing NumPy 大多数情况下，在系统上安装NumPy的最好办法是使用为你的操作系统预编译的包。 一些可选的连接请见 http://scipy.org/install.html 。 有关源码包构建的说明，请见从源码中构建。这些信息主要用于高级用户。

原文：What is NumPy? NumPy是Python中用于科学计算的基础包。它是一个Python库，提供多维数组对象，各种派生的对象（如掩码数组和矩阵），以及数组快速操作的各种各样的例程，包括数学、逻辑、图形操作，排序、选择、I/O、离散傅里叶变换、基本线性代数、基本统计操作，随机模拟以及其他。 NumPy包的核心是ndarray对象。它封装了均匀数据类型的n维数组，带有一些在编译过的代码

NumPy is a commonly used Python data analysis package. By using NumPy, you can speed up your workflow, and interface with other packages in the Python ecosystem, like scikit-learn, that use NumPy unde

ndarray对象可以保存到磁盘文件并从磁盘文件加载。 可用的IO功能是 - load()和save()函数处理/ numPy二进制文件（扩展名为npy ） loadtxt()和savetxt()函数处理普通文本文件 NumPy为ndarray对象引入了一种简单的文件格式。 此.npy文件存储在磁盘文件中重建ndarray所需的数据，形状，dtype和其他信息，以便即使文件位于具有不同体系结构的另

NumPy是一个Python包，代表'Numerical Python'。 它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库。 使用NumPy的操作 使用NumPy，开发人员可以执行以下操作 - 数组的数学和逻辑运算。 用于形状操纵的傅里叶变换和例程。 与线性代数有关的操作。 NumPy具有线性代数和随机数生成的内置函数。 NumPy - MatLab的替代品 NumPy经常与SciPy （

此手册旨在初步介绍NumPy，并说明如何安装并使用好其最重要的功能。对于其中包含的函数和类的详细参考文档，请看NumPy参考。

Numpy，（Numerical Python 的缩写），它是 Python 语言的一个扩展程序库，支持数组结构与矩阵运算，并且针对数组运算提供大量便捷的数学函数库。

Numeric，即 NumPy 的前身，是由 Jim Hugunin 开发的。 也开发了另一个包 Numarray ，它拥有一些额外的功能。 2005年，Travis Oliphant 通过将 Numarray 的功能集成到 Numeric 包中来创建 NumPy 包。 这个开源项目有很多贡献者。

NumPy 代表 Numerical Python，是一个由多维数组对象和用于处理这些数组的例程集合组成的库。使用 NumPy，可以执行对数组的数学和逻辑运算。