Tutoriel d'installation de Numpy : analyse détaillée des étapes d'installation, des exemples de code spécifiques sont requis
Numpy est une importante bibliothèque de calcul scientifique en Python. Elle fournit des objets de tableau multidimensionnels efficaces et diverses fonctions pour fonctionner sur ces tableaux. L'installation de Numpy est une étape très importante pour les personnes qui utilisent Python pour le calcul scientifique et l'analyse de données. Cet article analysera en détail les étapes d'installation de Numpy et fournira des exemples de code spécifiques.
python --version
Si la version répond aux exigences, nous pouvons passer à l'étape suivante d'installation.
sudo apt-get install python-pip
pip install numpy
Cette commande téléchargera et installera automatiquement Numpy et ses bibliothèques dépendantes.
import numpy as np print(np.__version__)
Si le numéro de version de Numpy est affiché, cela signifie que Numpy a été installé avec succès.
import numpy as np # 创建一个一维数组 a = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(a) # 创建一个二维数组 b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print(b) # 创建一个指定范围的一维数组 c = np.arange(0, 10, 2) print(c) # 对数组进行切片 print(a[1:4]) # 对数组进行矩阵运算 d = np.array([[1, 2], [3, 4]]) e = np.array([[5, 6], [7, 8]]) f = np.dot(d, e) print(f) # 对数组进行统计计算 mean = np.mean(a) std = np.std(a) print(mean, std)
Ces exemples de code démontrent certaines des fonctionnalités de base de Numpy, mais Numpy possède également de nombreuses fonctions et méthodes puissantes. Pour plus d'utilisation de Numpy, veuillez vous référer à la documentation officielle et aux didacticiels associés.
Avec les étapes ci-dessus, nous pouvons installer et commencer à utiliser Numpy avec succès. Numpy joue un rôle important dans le calcul scientifique et l'analyse des données. La maîtrise de l'utilisation de Numpy est très nécessaire pour les débutants en Python et les personnes engagées dans des domaines connexes. J'espère que cet article pourra aider les lecteurs pendant le processus d'installation de Numpy et comprendre l'utilisation initiale de Numpy.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!