用人話說 Numpy – 1/13 概要

用人話說 Numpy andy 2年前 (2020-11-19) 844次浏览 已收录 0个评论 扫描二维码
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用人話說 Numpy – 1/13 概要

概要

NumPy 和 SciPy 是 Python 的開源附加模組,提供了常用的數學操作和數值函數,是預編譯完成而且是快速的函數。

這些套件成長為高度成熟的套件包,它們提供的功能可以滿足甚至超過一般的商業軟體的功能,像是 Matlab 。

NumPy (Numeric Python 的簡稱) 套件提供基礎函數來操作巨大的陣列和數值矩陣。SciPy(Scientific Python 的簡稱)套件擴展 NumPy功能及大量有用的算法,像是最小化(minimization),傅立葉轉換( Fourier transformation),回歸(regreesion), 和其他應用數學技術。

安裝

如果你已經在 Windows 平台上安裝 Python(x,y), 那你應該是已經可以繼續前進了。如果不是,那你就要在安裝完 Python 之後手動安裝這些附加套件,順序是先安裝 NumPy 再安裝 SciPy 這兩個完整的套件可以在以下網址找到
http://www.scipy.org/Download

這個網址的頁面是官方的發佈版本,包括 Windows 的 .exe 安裝檔,及 MacOS 的 .dmg 安裝檔。

 

其他資源

NumPy 和 SciPy 的開發者社群維護了一個巨大的線上文件系統,包括用戶指導和教學在以下網址 http://docs.scipy.org/doc/

導入 NumPy 模組

有些方法導入 NumPy 標準的方式就是簡單的使用 import 語法

>>> import numpy

然而,對於大量的 NumPy 函數來說,每次都寫 numpy.X 來說就變得很冗長。導入後常以 np 來簡寫。

>>> import numpy as np

這個語法就允許我們用 np.X 來訪問 NumPy 的的功能函數而不用每次都輸入 numpy.X。也允許直接導入 NumPy 到相同的命名空間,這樣就能簡單的直接調用函數,不同每次都用”點”的語法。

from numpy import *

然而這種策略在 Python 編程裡是不受歡迎的,因為這種方式會忽略掉一些組織化模塊提供的好處。本篇文章會用以下的導入方式來完成所有的文章

import numpy as np 

 

用人話說 Numpy – 1/13 概要


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