Python使用pip安装Numpy模块

来自:互联网
时间:2020-07-27
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最近在学习Python的机器学习算法,经常用到numpy模块,因为numpy模块针对数组运算提供大量的数学函数库。接下来免费资源网为大家介绍一下Python使用pip安装Numpy模块,有需要的小伙伴可以参考一下:On3免费资源网

1、numpy模块介绍:

NumPy(Numerical Python)是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高效的多(该结构也可以用来表示矩阵(matrix)),支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。On3免费资源网

2、包含数学函数库:

一个强大的N维数组对象 ndarray
广播功能函数
整合 C/C++/Fortran 代码的工具
线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能

3、支持数据类型:

名称 描述
bool_ 布尔型数据类型(True 或者 False)
int_ 默认的整数类型(类似于 C 语言中的 long,int32 或 int64)
intc 与 C 的 int 类型一样,一般是 int32 或 int 64
intp 用于索引的整数类型(类似于 C 的 ssize_t,一般情况下仍然是 int32 或 int64)
int8 字节(-128 to 127)
int16 整数(-32768 to 32767)
int32 整数(-2147483648 to 2147483647)
int64 整数(-9223372036854775808 to 9223372036854775807)
uint8 无符号整数(0 to 255)
uint16 无符号整数(0 to 65535)
uint32 无符号整数(0 to 4294967295)
uint64 无符号整数(0 to 18446744073709551615)
float_ float64 类型的简写
float16 半精度浮点数,包括:1 个符号位,5 个指数位,10 个尾数位
float32 单精度浮点数,包括:1 个符号位,8 个指数位,23 个尾数位
float64 双精度浮点数,包括:1 个符号位,11 个指数位,52 个尾数位
complex_ complex128 类型的简写,即 128 位复数
complex64 复数,表示双 32 位浮点数(实数部分和虚数部分)
complex128 复数,表示双 64 位浮点数(实数部分和虚数部分)

4、NumPy 数组属性:

属性 说明
ndarray.ndim 秩,即轴的数量或维度的数量
ndarray.shape 数组的维度,对于矩阵,n 行 m 列
ndarray.size 数组元素的总个数,相当于 .shape 中 n*m 的值
ndarray.dtype ndarray 对象的元素类型
ndarray.itemsize ndarray 对象中每个元素的大小,以字节为单位
ndarray.flags ndarray 对象的内存信息
ndarray.real ndarray元素的实部
ndarray.imag ndarray 元素的虚部
ndarray.data 包含实际数组元素的缓冲区,由于一般通过数组的索引获取元素,所以通常不需要使用这个属性。

5、安装方法:

    (1)、命令安装:On3免费资源网

D:\Python>pip install numpy

    (2)、文件安装(需提前下载对应文件)On3免费资源网

D:\Program Files\Python\Python37>pip install d:\downloads\numpy-1.19.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
Processing d:\downloads\numpy-1.19.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
Installing collected packages: numpy
Successfully installed numpy-1.19.0

由于官方网络下载非常慢,目前也没看到别的网站有镜像,自己到官网下慢慢下载下来,有需要的小伙伴可以下载使用:numpy-1.19.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl,也可以去官方地址找到对应的版本下载:https://pypi.org/project/numpy/#filesOn3免费资源网

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