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【 Python工具包/库推荐系列】- Numpy（科学计算包）
介绍：一个用python实现的科学计算包。包括：1、一个强大的N维数组对象Array；2、比较成熟的（广播）函数库；3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便。官网地址：[url=https://numpy.org/]https://numpy.org/[/url]
您可以执行基本的数学运算，而无需任何特殊的Python包。但是，如果您要进行任何复杂的数学运算，则NumPy软件包将使您的编码工作变得更加轻松。
NumPy提供了一些工具来帮助构建多维数组，并对存储在其中的数据进行计算。您可以求解代数公式，执行常见的统计运算等等。[code]
>>> import numpy as np
>>> a = np.arange(15).reshape(3, 5)
>>> a
array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8, 9],
[10, 11, 12, 13, 14]])
>>> a.shape
(3, 5)
>>> a.ndim
2
>>> a.dtype.name
'int64'
>>> a.itemsize
8
>>> a.size
15
>>> type(a)
<class 'numpy.ndarray'>
>>> b = np.array([6, 7, 8])
>>> b
array([6, 7, 8])
>>> type(b)
<class 'numpy.ndarray'>
[/code]尽管NumPy是一个有价值的Python软件包，可用于执行各种通用编程任务，但如果您想进行机器学习，则NumPy尤为重要，因为它为TensorFlow之类的库提供了部分基础。 【 Python工具包/库推荐系列】- Numpy（科学计算包）专栏：[url]http://qhlt.club/forum-1079-1.html[/url]
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