【 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：https://numpy.org/

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。

1. >>> import numpy as np
   
2. >>> a = np.arange(15).reshape(3, 5)
   
3. >>> a
   
4. array([[ 0,  1,  2,  3,  4],
   
5.        [ 5,  6,  7,  8,  9],
   
6.        [10, 11, 12, 13, 14]])
   
7. >>> a.shape
   
8. (3, 5)
   
9. >>> a.ndim
   
10. 2
    
11. >>> a.dtype.name
    
12. 'int64'
    
13. >>> a.itemsize
    
14. 8
    
15. >>> a.size
    
16. 15
    
17. >>> type(a)
    
18. <class 'numpy.ndarray'>
    
19. >>> b = np.array([6, 7, 8])
    
20. >>> b
    
21. array([6, 7, 8])
    
22. >>> type(b)
    
23. <class 'numpy.ndarray'>

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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。

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