数据分析与可视化 课件 第1章_numpy_基础.pdf

第1章NumPy数值计算 基础 目录 。（ Num阴暗 〉 Numpy数据集的读取与存储方法 Numpy数据选择 Numpy数据集生成 (Numpy切片 〉 ( Numpy矩阵运篝 〉 〔过渡页 〕 1.1 : Numpy环境配置 • 认识Numpy 下载安装 ． A m 〔认识numpy J 》什么是numpy • NumPy 的全称是 ” Numeric Python" ，宫是 Python 的第三万扩展包，主要用来计算 、 处理一维或多维数组。 · 在数组算术计算方面， NumPy 提供了大量的数学函数。 NumPy 的底层主要用 C语言编 写 ， 因此E 能够高速地执行数值计算。 NumPy 还提供了多种数据结构，这些数据结构能 够非常契合的应用在数组和矩阵的运算上。 NumPy 的前身是 Numeric 程序包，该包由 Jim Hugunin 开发，在这之后 ， 他还开发了 另一个类似的的程序包 Numarray ， 相比前者而言 Numarray 真奇更加全面的功能。 在 2005 年 ， Travis Oliphant 通过整合 Numarray 与 Numeric 软件包的功能，从而集成了 NumPy NumPy 的最新版本 1.19.2 已于 2020 年 9 月 10 日发布。 。 A m 〔认识numpy J 》 NumPy使用需求 Data Science ，简称DS ，包括大数据分析与处理、 大数据存储、 数据抓 · 随着数据科学 （ 取等分支 ）的蓬勃发展 ，像NumPy、 SciPy ( Python科学计算库 ） Pandas （基于 、 NumPy的数据处理军）等数据分析库都有了大量的增长，包们者B具有较简单的语法恪。 ． 在矩阵乘法与数组形状处理上， NumPy 有着非常不锚的性能，再加上 NumPy 的计算速 度很快，这些都是 NumPy 成为一款数据分析工具的重要原因。 • NumPy 可以很便捷高效地处理大量数据，那么使用 NumPy 做数据处理有哪些优点呢？ NumPy 是 Python 科学计算墓础库； NumPy 可以对数组进行高效的数学运算； NumPy 的 ndarray 对象可以用来构建多维数组； NumPy 能够执行傅立叶变换与重塑多维数组形状； NumPy 提供了线性代数 ，以及随机数生成的内置函数。