尧图网页设计 
Numpy数据处理详解 01NumPy 从环境搭建到入门上手一、先搞定 Python 运行环境不同系统下 Python3 安装方式 macOS 系统 Windows 系统 Ubuntu 系统体验 Python 基础语法小 Demo二、NumPy 是什么为什么要选它三、NumPy 多种安装方案✅方案 1pip 安装最通用推荐优先使用✅方案 2系统包管理器安装四、简单上手第一个 NumPy 代码片段写在最后想要踏入数据科学、机器学习的世界绕不开的就是数值计算。很多小伙伴刚接触 Python 做数据分析时会疑惑为什么不直接用 Python 原生列表非要学习一个全新库 NumPy今天这篇文章就带你从零认识 NumPy搞定环境安装敲开高性能数值运算的大门。在如今互联网服务遍地开花的时代用户推荐系统、语音识别、机器翻译这类智能化应用早已渗透我们的日常生活。而 Python 凭借丰富的第三方开源库成为科研与工程开发的首选语言。在这众多工具链之中NumPy绝对是地基一般的存在。官方对 NumPy 的定义是NumPy is the fundamental package for scientific computing with Python.翻译过来就是NumPy 是 Python 科学计算的基础软件包。大名鼎鼎的 Pandas、Scikit‑Learn 都是构建在 NumPy 之上开发大量库也模仿它的接口设计。不管你未来打算做图像处理、自然语言处理还是机器学习研究吃透 NumPy你的数据处理能力都会得到质的飞跃。哪怕你是编程小白、Web 后端开发者或是准备转行做数据方向NumPy 都值得花时间好好掌握。新手可以从头循序渐进学习有基础的朋友也可以按需查漏补缺补齐自己的知识短板。一、先搞定 Python 运行环境NumPy 是 Python 的第三方库所以第一步我们先要装好 Python。这里要划一个重点Python 存在 Python2 和 Python3 两大版本分支二者并不完全兼容。Python2 已经逐步退出历史舞台本文全部基于当下主流的 Python3 进行讲解。不同系统下 Python3 安装方式 macOS 系统Mac 系统会预装 Python2但没有自带 Python3推荐使用 Homebrew 包管理器安装。终端执行下面命令安装 Homebrew/usr/bin/ruby-e$(curl-fsSLhttps://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)安装完成后访问brew.sh可以查看官方文档排查问题。Homebrew 就绪后一行命令安装 Python3brewinstallpython3 Windows 系统前往 Python 官方下载页https://www.python.org/downloads/windows选择Windows x86‑64 executable installer安装包下载。⚠️重要提醒安装界面务必勾选Add Python to environment variables如果不勾选后续使用 pip 工具会非常麻烦Python3.5 以上版本都可以正常运行 NumPy 示例代码双击安装包跟随向导完成安装即可。 Ubuntu 系统Ubuntu 已经预装好 Python2 与 Python3打开终端直接就可以调用 Python3无需额外安装。体验 Python 基础语法小 Demo打开终端输入python就能调出 Python 交互式解释器我们先来体验基础运算、变量、容器、循环与函数帮大家快速热手。# 基础四则运算1231-2-13*4-1115/22.5# 变量赋值运算x5x273*x15print(x)5# 元组 tuple 圆括号不可修改type((1,2,3))classtuplea(1,2,3,4,5)print(a[0])# 输出1# 列表 list 方括号可以修改元素type([1,2,3])classlistb[1,2,3,4,5]print(b[1])#输出2# 字典键值对存储dic{a:1,b:2,c:3}print(dic[a])#输出1# for循环注意缩进4个空格或者Tabforiinrange(3):print(i)# 自定义函数 defdefadd_five(x):returnx5print(add_five(3))#输出8原生 Python 解释器体验尚可但写代码时缺少自动补全、友好缩进提示这里强烈安利IPython✨交互式体验直接升级。安装 IPythonpipinstallipython终端输入ipython即可启动示例代码同样可以直接在普通 Python 解释器运行只是 IPython 更适合调试学习。二、NumPy 是什么为什么要选它NumPy 全称是Numerical Python专门面向数值计算。它最核心的对象就是ndarray多维数组下文简称数组。这里要回答很多新手的疑问Python 自带列表我为什么还要用 NumPy 数组Python 本身是动态类型语言开发灵活方便但是运算速度对比 C、Fortran 会慢不少。而 NumPy 底层大量采用 C 和 Fortran 实现运算逻辑我们在 Python 层面调用接口就可以享受到接近底层语言的运算性能。小提示刚接触ndarray不用畏惧你可以简单理解成存放相同类型数据的容器。和 Python 列表最大区别列表里面可以混杂字符串、数字等各种类型但 ndarray 内部全部是同一种数据这也是它高速运算的根基。毫不夸张的说正是 NumPy 的出现才让 Python 坐稳科学计算领域的宝座。三、NumPy 多种安装方案✅方案 1pip 安装最通用推荐优先使用pip 是 Python 官方包管理器Python2.7.9、Python3.4 版本都会自带 pip。直接执行命令安装最新版 NumPypipinstallnumpy如果你需要指定特定版本格式为pip install 库名版本号。举个例子安装 1.14.3 版本pipinstallnumpy1.14.3❗如果系统找不到 pip 命令手动安装 pipMac/Linux 终端sudoeasy_install pipWindows 注意不要加sudo直接运行easy_install pip。输入pip回车如果输出一长串帮助命令代表 pip 安装成功。拓展如果你需要管理多版本 Python 环境可以了解 pyenv 工具管理不同项目的 Python 版本和依赖包。✅方案 2系统包管理器安装部分 Linux、Mac 场景下可以不用 pip使用系统自带工具1.Ubuntu / Debiansudoapt-getinstallpython-numpy python-scipy python-matplotlib ipython ipython-notebook python-pandas python-sympy python-nose2.Mac Homebrew 方式一次性安装 NumPy、SciPy、Matplotlib 等全家桶brew tap homebrew/sciencebrewinstallpython numpy scipy matplotlibWindows 用户直接继续用 pip 安装其他科学库即可pipinstallscipy pipinstallmatplotlib四、简单上手第一个 NumPy 代码片段安装完之后我们来简单测试感受 ndarray 和普通列表的区别。打开 ipython导入 numpy约定俗成我们简写为 np。importnumpyasnp# Python原生列表py_list[1,2,3,4]# 转为numpy数组arrnp.array(py_list)print(ndarray对象,arr)print(数组类型,type(arr))print(数组元素类型,arr.dtype)# 数组批量运算这就是NumPy的强大之处print(arr*2)# 输出[2 4 6 8]对比原生列表如果你直接py_list *2得到的是[1,2,3,4,1,2,3,4]只是把列表复制拼接而 NumPy 数组会对每一个元素执行数学运算批量处理海量数据时性能差距会被急剧拉大。写在最后本篇文章我们完成环境搭建理解 NumPy 定位搞懂核心 ndarray 概念。NumPy 是 Python 科学计算底层基石几乎所有数据科学库都依赖它ndarray 统一存储同类型数据底层 C 实现带来高性能优先使用 pip 完成安装不同操作系统注意各自的坑点Windows 务必配置环境变量。后续我们就可以深入学习数组切片、变形、广播、矩阵运算等核心功能。掌握 NumPy就是为后续 Pandas、机器学习打下坚实基础。希望大家动手敲一遍示例代码真正跑通环境开启你的数据科学学习之旅 Numpy数据处理详解 01：NumPy 从环境搭建到入门上手
Numpy数据处理详解 01NumPy 从环境搭建到入门上手一、先搞定 Python 运行环境不同系统下 Python3 安装方式 macOS 系统 Windows 系统 Ubuntu 系统体验 Python 基础语法小 Demo二、NumPy 是什么为什么要选它三、NumPy 多种安装方案✅方案 1pip 安装最通用推荐优先使用✅方案 2系统包管理器安装四、简单上手第一个 NumPy 代码片段写在最后想要踏入数据科学、机器学习的世界绕不开的就是数值计算。很多小伙伴刚接触 Python 做数据分析时会疑惑为什么不直接用 Python 原生列表非要学习一个全新库 NumPy今天这篇文章就带你从零认识 NumPy搞定环境安装敲开高性能数值运算的大门。在如今互联网服务遍地开花的时代用户推荐系统、语音识别、机器翻译这类智能化应用早已渗透我们的日常生活。而 Python 凭借丰富的第三方开源库成为科研与工程开发的首选语言。在这众多工具链之中NumPy绝对是地基一般的存在。官方对 NumPy 的定义是NumPy is the fundamental package for scientific computing with Python.翻译过来就是NumPy 是 Python 科学计算的基础软件包。大名鼎鼎的 Pandas、Scikit‑Learn 都是构建在 NumPy 之上开发大量库也模仿它的接口设计。不管你未来打算做图像处理、自然语言处理还是机器学习研究吃透 NumPy你的数据处理能力都会得到质的飞跃。哪怕你是编程小白、Web 后端开发者或是准备转行做数据方向NumPy 都值得花时间好好掌握。新手可以从头循序渐进学习有基础的朋友也可以按需查漏补缺补齐自己的知识短板。一、先搞定 Python 运行环境NumPy 是 Python 的第三方库所以第一步我们先要装好 Python。这里要划一个重点Python 存在 Python2 和 Python3 两大版本分支二者并不完全兼容。Python2 已经逐步退出历史舞台本文全部基于当下主流的 Python3 进行讲解。不同系统下 Python3 安装方式 macOS 系统Mac 系统会预装 Python2但没有自带 Python3推荐使用 Homebrew 包管理器安装。终端执行下面命令安装 Homebrew/usr/bin/ruby-e$(curl-fsSLhttps://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)安装完成后访问brew.sh可以查看官方文档排查问题。Homebrew 就绪后一行命令安装 Python3brewinstallpython3 Windows 系统前往 Python 官方下载页https://www.python.org/downloads/windows选择Windows x86‑64 executable installer安装包下载。⚠️重要提醒安装界面务必勾选Add Python to environment variables如果不勾选后续使用 pip 工具会非常麻烦Python3.5 以上版本都可以正常运行 NumPy 示例代码双击安装包跟随向导完成安装即可。 Ubuntu 系统Ubuntu 已经预装好 Python2 与 Python3打开终端直接就可以调用 Python3无需额外安装。体验 Python 基础语法小 Demo打开终端输入python就能调出 Python 交互式解释器我们先来体验基础运算、变量、容器、循环与函数帮大家快速热手。# 基础四则运算1231-2-13*4-1115/22.5# 变量赋值运算x5x273*x15print(x)5# 元组 tuple 圆括号不可修改type((1,2,3))classtuplea(1,2,3,4,5)print(a[0])# 输出1# 列表 list 方括号可以修改元素type([1,2,3])classlistb[1,2,3,4,5]print(b[1])#输出2# 字典键值对存储dic{a:1,b:2,c:3}print(dic[a])#输出1# for循环注意缩进4个空格或者Tabforiinrange(3):print(i)# 自定义函数 defdefadd_five(x):returnx5print(add_five(3))#输出8原生 Python 解释器体验尚可但写代码时缺少自动补全、友好缩进提示这里强烈安利IPython✨交互式体验直接升级。安装 IPythonpipinstallipython终端输入ipython即可启动示例代码同样可以直接在普通 Python 解释器运行只是 IPython 更适合调试学习。二、NumPy 是什么为什么要选它NumPy 全称是Numerical Python专门面向数值计算。它最核心的对象就是ndarray多维数组下文简称数组。这里要回答很多新手的疑问Python 自带列表我为什么还要用 NumPy 数组Python 本身是动态类型语言开发灵活方便但是运算速度对比 C、Fortran 会慢不少。而 NumPy 底层大量采用 C 和 Fortran 实现运算逻辑我们在 Python 层面调用接口就可以享受到接近底层语言的运算性能。小提示刚接触ndarray不用畏惧你可以简单理解成存放相同类型数据的容器。和 Python 列表最大区别列表里面可以混杂字符串、数字等各种类型但 ndarray 内部全部是同一种数据这也是它高速运算的根基。毫不夸张的说正是 NumPy 的出现才让 Python 坐稳科学计算领域的宝座。三、NumPy 多种安装方案✅方案 1pip 安装最通用推荐优先使用pip 是 Python 官方包管理器Python2.7.9、Python3.4 版本都会自带 pip。直接执行命令安装最新版 NumPypipinstallnumpy如果你需要指定特定版本格式为pip install 库名版本号。举个例子安装 1.14.3 版本pipinstallnumpy1.14.3❗如果系统找不到 pip 命令手动安装 pipMac/Linux 终端sudoeasy_install pipWindows 注意不要加sudo直接运行easy_install pip。输入pip回车如果输出一长串帮助命令代表 pip 安装成功。拓展如果你需要管理多版本 Python 环境可以了解 pyenv 工具管理不同项目的 Python 版本和依赖包。✅方案 2系统包管理器安装部分 Linux、Mac 场景下可以不用 pip使用系统自带工具1.Ubuntu / Debiansudoapt-getinstallpython-numpy python-scipy python-matplotlib ipython ipython-notebook python-pandas python-sympy python-nose2.Mac Homebrew 方式一次性安装 NumPy、SciPy、Matplotlib 等全家桶brew tap homebrew/sciencebrewinstallpython numpy scipy matplotlibWindows 用户直接继续用 pip 安装其他科学库即可pipinstallscipy pipinstallmatplotlib四、简单上手第一个 NumPy 代码片段安装完之后我们来简单测试感受 ndarray 和普通列表的区别。打开 ipython导入 numpy约定俗成我们简写为 np。importnumpyasnp# Python原生列表py_list[1,2,3,4]# 转为numpy数组arrnp.array(py_list)print(ndarray对象,arr)print(数组类型,type(arr))print(数组元素类型,arr.dtype)# 数组批量运算这就是NumPy的强大之处print(arr*2)# 输出[2 4 6 8]对比原生列表如果你直接py_list *2得到的是[1,2,3,4,1,2,3,4]只是把列表复制拼接而 NumPy 数组会对每一个元素执行数学运算批量处理海量数据时性能差距会被急剧拉大。写在最后本篇文章我们完成环境搭建理解 NumPy 定位搞懂核心 ndarray 概念。NumPy 是 Python 科学计算底层基石几乎所有数据科学库都依赖它ndarray 统一存储同类型数据底层 C 实现带来高性能优先使用 pip 完成安装不同操作系统注意各自的坑点Windows 务必配置环境变量。后续我们就可以深入学习数组切片、变形、广播、矩阵运算等核心功能。掌握 NumPy就是为后续 Pandas、机器学习打下坚实基础。希望大家动手敲一遍示例代码真正跑通环境开启你的数据科学学习之旅