【文章內(nèi)容簡介】 集的工具 –線性代數(shù)運算、傅里葉變換、以及隨機數(shù)生成 –用于將 C、 C++、 Fortran代碼集成到 Python的工具 除了為 Python提供快速的數(shù)組處理能力， NumPy在數(shù)據(jù)分析方面還作為在算法之間傳遞數(shù)據(jù)的容器 ? Pandas： pandas提供了使我們能夠快速便捷地處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的大量數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和函數(shù) – Pandas兼具 NumPy高性能的數(shù)據(jù)計算功能以及電子表格和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（如SQL）靈活的數(shù)據(jù)處理功能。提供了復雜精細的索引功能、一邊更為便捷地完成重塑、切片和切塊、聚合以及選取數(shù)據(jù)子集等操作。 – Pandas提供了大量適用于金融數(shù)據(jù)的高性能時間序列功能和工具 其他的 Python庫 ? Matplotlib： matplotlib是最流行的用于繪制數(shù)據(jù)圖標的 Python庫，實現(xiàn)數(shù)據(jù)可規(guī)化。 ? IPython： Ipython是 Python科學計算標準工具集的組成部分，它將其他所有的東西聯(lián)系到了一起，為交互是和探索式計算提供了一個強健而高效的環(huán)境。 ? SciPy： SciPy是一組與門解決科學計算中各種標準問題域的包的集合，包括 – ：數(shù)值積分例秳和韋恩方秳式求解器 – ：擴展了由 – ：函數(shù)優(yōu)化器（最小化器）以及根查找算法 – ：信號處理工具 – ：秲疏矩陣和系數(shù)線性系統(tǒng)求解器 – ： SPECFUN（返是一個實現(xiàn)了許多常用數(shù)學函數(shù)（如伽馬函數(shù)）的 Fortran庫）的包裝器 – ：標準連續(xù)的離散概率分布（如密度函數(shù)、采樣器、連續(xù)分布函數(shù)等）、各種統(tǒng)計檢驗方法，以及更好的描述統(tǒng)計法。 – ：利用內(nèi)斂 C++代碼加速數(shù)組計算的工具 常用第三方 Python庫安裝和導入 ? 安裝 –下載幵安裝 Anaconda，它附帶了預安裝的庫。 Anaconda Python 是完全免費、跨平臺、企業(yè)級的 Python發(fā)行大觃模數(shù)據(jù)處理、預測分析和科學計算工具。 –PyCharm已絆集成 NumPy、 Pandas、 Matplotlib等常用庫。 ? 導入 –import numpy as np –from socket import gethostname, socket NumPy庫介縐 ? NumPy是高性能科學計算和數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)包。部分功能如下： – ndarray, 具有矢量算術(shù)運算和復雜廣播能力的快速丏節(jié)省空間的多維數(shù)組。 – 用于對整組數(shù)據(jù)迕行快速運算的標準數(shù)學函數(shù)（無需編寫循環(huán)）。 – 用于讀寫磁盤數(shù)據(jù)的工具以及用于操作內(nèi)存映射文件的工具。 – 線性代數(shù)、隨機數(shù)生成以及傅里葉變換功能。 – 用于集成 C、 C++、 Fortran等語言編寫的代碼的工具。 ? 首先要導入 numpy庫： import numpy as np 生成函數(shù) 作用 ( x) ( x, dtype) 將輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為一個 ndarray 將輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為一個類型為 type的 ndarray ( array ) 將輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為一個新的（ copy） ndarray ( N ) ( N, dtype) ( ndarray ) 生成一個 N長度的一維全一 ndarray 生成一個 N長度類型是 dtype的一維全一 ndarray 生成一個形狀與參數(shù)相同的全一 ndarray ( N) ( N, dtype) (ndarray) 生成一個 N長度的一維全零 ndarray 生成一個 N長度類型位 dtype的一維全零 ndarray 類似 ( ndarray ) ( N ) ( N, dtype) (ndarray) 生成一個 N長度的未初始化一維 ndarray 生成一個 N長度類型是 dtype的未初始化一維 ndarray 類似 ( ndarray ) ( N ) ( N ) 創(chuàng)建一個 N * N的單位矩陣（對角線為 1，其余為 0） ( num) ( begin, end) ( begin, end, step) 生成一個從 0到 num1步數(shù)為 1的一維 ndarray 生成一個從 begin到 end1步數(shù)為 1的一維 ndarray 生成一個從 begin到 endstep的步數(shù)為 step的一維 ndarray (ndarray, [x,y,...]) 檢查 ndarray中的元素是否等于 [x,y,...]中的一個，返回 bool數(shù)組 矩陣函數(shù) 說明 ( ndarray) ( [x,y,...]) 以一維數(shù)組的形式返回方陣的對角線（或非對角線）元素 將一維數(shù)組轉(zhuǎn)化為方陣（非對角線元素為 0） (ndarray, ndarray) 矩陣乘法 ( ndarray) 計算對角線元素的和 排序函數(shù) 說明 ( ndarray) 排序，返回副本 (ndarray) 返回 ndarray中的元素，排除重復元素之后，并進行排序 ( ndarray1, ndarray2) ( ndarray1, ndarray2) ( ndarray1, ndarray2) ( ndarray1, ndarray2) 返回二者的交集并排序。 返回二者的并集并排序。 返回二者的差。 返回二者的對稱差 一元計算函數(shù) 說明 (ndarray) (ndarray) 計算絕對值 計算絕對值（非復數(shù)） (ndarray) 求平均值 (ndarray) 計算 x^ (ndarray) 計算 x^2 (ndarray) 計算 e^x log、 log log log1p 計算自然對數(shù)、底為 10的 log、底為 2的 log、底為 (1+x)的 log (ndarray) 計算正負號： 1（正）、 0（ 0）、 1（負） (ndarray) (ndarray) (ndarray) 計算大于等于改值的最小整數(shù) 計算小于等于該值的最大整數(shù) 四舍五入到最近的整數(shù)，保留 dtype (ndarray) 將數(shù)組的小數(shù)和整數(shù)部分以兩個獨立的數(shù)組方式返回 (ndarray) 返回一個判斷是否是 NaN的 bool型數(shù)組 (ndarray) (ndarray) 返回一個判斷是否是有窮（非 inf，非 NaN）的 bool型數(shù)組 返回一個判斷是否是無窮的 bool型數(shù)組 cos、 cosh、 sin、 sinh、 tan、 tanh 普通型和雙曲型三角函數(shù) arccos、 arccosh、 arcsin、 arcsinh、 arctan、arctanh 反三角函數(shù)和雙曲型反三角函數(shù) (ndarray) 計算各元素 not x的真值，相當于 ndarray 多元計算函數(shù) 說明 (ndarray, ndarray) (ndarray, ndarray) (ndarray, ndarray) (ndarray, ndarray) (ndarray, ndarray) (ndarray, ndarray) (ndarray, ndarray) 相加 相減 乘法 除法 圓整除法（丟棄余數(shù)） 次方 求模 (ndarray, ndarray) (ndarray, ndarray) (ndarray, ndarray) (ndarray, ndarray) 求最大值 求最大值（忽略 NaN） 求最小值 求最小值（忽略 NaN） (ndarray, ndarray) 將參數(shù) 2中的符號賦予參數(shù) 1 (ndarray, ndarray) (ndarray, ndarray) (ndarray, ndarray) (ndarray, ndarray) (ndarray, ndarray) (ndarray, ndarray) = = == != logical_and(ndarray, ndarray) logical_or(ndarray, ndarray) logical_xor(ndarray, ndarray) | ^ ( ndarray, ndarray) 計算兩個 ndarray的矩陣內(nèi)積 ([x,y,m,n],...) 生成一個索引器，用于 Fancy indexing(花式索引 ) 文件讀寫 說明 (string, ndarray) 將 ndarray保存到文件名為 [string].npy 的文件中（無壓縮） (string, ndarray1, ndarray2, ...) 將所有的 ndarray壓縮保存到文件名為 [string].npy