NumPy 的安装和入门教程

Numpy 简介 ：

Numpy 是 python 中的一个处理矩阵运算的模块，它提供了大量矩阵处理的函数，它是由C语言编写而成，使得矩阵的运算更加方便，处理矩阵执行
速度也更快。

Numpy 安装 ：

以 python3 为例 只需要在终端输入一行代码就可以了,它就会自动安装最新版本的 numpy，python2 的话把pip3 换成 pip 就好了

pip3 install numpy

Numpy 基础教程 ：

numpy 中包含了两种基本数据类型，数组和矩阵，两者在处理上略有不同

numpy 处理数组

import numpy as np
# 导入 numpy 包
mm = np.array ([[1, 2, 3]])
# 创建 numpy 数组
pp = np.array ([[2,3,4]])

pp + mm # 对应元素相加
pp * mm # 对应元素相乘 非矩阵乘法
pp * 2 # 每个元素都乘以2
pp ** 2 # 每个元素都平方

pp[1] # 访问数组中元素 （零下标开始的）

tt = np.array ([[1, 2, 3], [2, 3, 4]]) # 创建二维的数组
tt[1][1] # 访问数组中元素
tt[1, 2] # 也可以用这种方式进行访问

np.shape (tt) #返回 tt 的大小 (长 and 宽)

numpy 处理矩阵

import bumpy as np
mt = np.mat ([[1, 2, 3]])
# 创建矩阵
# 矩阵自身的操作
(a) mp.T －－ 返回自身的转置
(b) mp.H －－ 返回自身的共轭转置
(c) mp.I －－ 返回自身的逆矩阵
(d) mp.A －－ 返回自身数据的2维数组的一个视图（没有做任何的拷贝）
mt2 = np.mat ([[4, 5, 6]])

np.multiply (mt, mt2) # 矩阵的对应元素相乘
mt * mt2.T # 真正意义上的矩阵乘法

mt[0,0] # 访问矩阵中的元素
mt # 打印出整个矩阵
mt[i] # 表示访问第 i 行
mt[:, i] # 表示访问第 i 列

np.shape (mt)
# 数组和矩阵可以进行类型转换

more :

想了解更多的话可以去看一下官方文档 ：
http://docs.scipy.org/doc/