序言

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创作者：遗传基因学苑

NumPy（Numerical Python的通称）是性能卓越计算机的应用和数据统计分析的基本包 。NumPy最重要的一个特性便是其N维数字能量数组目标（即ndarray） ，该目标是一个迅速而灵便的大数据器皿
。初学者很有可能不理解这话的含意
，这一必须渐渐地去了解 。总而言之，了解numpy是python数据统计分析最重要的基本包就可以了 。拥有numpy才能够 运用这类数字能量数组对一整块数据信息实行一些数学运算 ，比python内置的数字能量数组及其元组高效率高些 ，其英语的语法跟自变量原素中间的计算一样
，不用开展循环系统实际操作 。

 

为何必须numpy

python默认设置开展好几个数据信息的测算，是应用循环系统 ，假如循环系统频次多
，就十分用时
。举个简易的实例，我们要测算100000个随机数字的值 ，假如传统式程序编写必须写循环系统
，用了2.3s，而应用numpy算法设计 ，则能够 开展向量化分析实际操作
，不用循环系统，只必须28.1ms 节省很多時间。

a=[1,2,3,4,5]
b=np.array([1,2,3,4,5])
a 1
b 1
a*10
b*10

怎样转化成ndarray

numpy的关键是ndarray（n-dimensional array） ，多维数组 。说白了数据信息便是同一种类数据信息的结合
，例如1000个数据组成一个数字能量数组，1000字符也组成一个数字能量数组
。numpy包括许多涵数 ，能够 将python算法设计非常容易变换为numpy的ndarray。

a=[1,2,3,4,5]
b=np.array([1,2,3,4,5])
a 1
b 1
a*10
b*10

较为传统式目录数字能量数组与ndarray的差别

a=[1,2,3,4,5]
b=np.array([1,2,3,4,5])
a 1
b 1
a*10
b*10

NumPy常用函数

numpy有很多涵数 ，在其中应用numpy比较多的作用是运用其生产制造数据
，例如随机数字，正太分布 ，等差数列等 。

# 应用array创建数组：
arr = np.array([1,2,3])
arr = np.array([1,2,3],[4,5,6],[7,8,9])

# 应用arange创建数组
arr = np.arange(0,10,1)
#建立1-12的3行4列的二维数组

arr = np.arange(12).reshape(3,4)
# random生成随机数
#转化成随机数种子
np.random.seed(1234)
#randn 造成正太分布样版
np.random.randn(1000)
#随机生成整数金额数据
np.random.randint(size=1000,low=1,high=1000)

计算能力涵数

numpy内嵌了许多测算的涵数
，能够 开展许多数学课，键入数据信息是一个ndarray就可以
。

# 应用array创建数组
#x是一个包括1000个任意正整数的结合	，取值范围从1~1000。
x=np.random.randint(size=1000,low=1,high=1000)
#輸出x
x
#开展结合的求饶
，均值，标准差	，标准偏差等测算
np.sum(x)
np.mean(x)
np.var(x)
np.std(x)
np.min(x)
np.max(x)
np.argmin(x)
np.argmax(x)
np.cumsum(x)
np.cumprod(x)

电子计算机功能测试

下边做一个有趣的电子计算机功能测试
，随机生成一个大的数据，看着你的电子计算机能测算是多少位 ，这一和运行内存有关系 。

#转化成100万只标值开展测算
x=np.random.randint(size=1000000,low=1,high=1000)
np.sum(x)
#转化成1000万只标值开展测算
x=np.random.randint(size=10000000,low=1,high=1000)
np.sum(x)
#转化成一亿个标值开展测算
x=np.random.randint(size=100000000,low=1,high=1000)
np.sum(x)
#假如感觉自身计算机性能非常好
，能够 测算挑戰