适合初学者快速入门的Numpy实战全集 - 数学建模社区-数学中国

Numpy是一个用python实现的科学计算的扩展程序库，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。

NumPy（Numeric Python）提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、矢量处理，以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。多为很多大型金融公司使用，以及核心的科学计算组织如：Lawrence Livermore，NASA用其处理一些本来使用C++，Fortran或Matlab等所做的任务。

本文目录1.Numpy基本操作1.1 列表转为矩阵1.2 维度1.3 行数和列数()1.4 元素个数2.Numpy创建array2.1 一维array创建2.2 多维array创建2.3 创建全零数组2.4 创建全1数据2.5 创建全空数组2.6 创建连续数组2.7 reshape操作2.8 创建连续型数据2.9 linspace的reshape操作3.Numpy基本运算3.1 一维矩阵运算3.2 多维矩阵运算3.3 基本计算4.Numpy索引与切片5.Numpy array合并5.1 数组合并5.2 数组转置为矩阵5.3 多个矩阵合并5.4 合并例子26.Numpy array分割6.1 构造3行4列矩阵6.2 等量分割6.3 不等量分割6.4 其他的分割方式7.Numpy copy与 =7.1 =赋值方式会带有关联性7.2 copy()赋值方式没有关联性8.广播机制9.常用函数

[color=var(--jp-content-font-color1)]附件中的ipynb文件中有演示