Python编程语言以其简单性和易用性而广为人知。但是，当涉及数值和高效的阵列操作时，由于其效率和功率，通常建议使用Numpy库。在本文中，我们将探索并简化Numpy的关键概念，以及实践示例以说明其使用。
什么是numpy？
numpy的意思是“数值python”，是Python中科学计算的基本库。它提供有效，优化的数据结构，例如多维阵列（NDarrays），以及数学功能和矢量操作。
阵列numpy：base do numpy
numpy的中心概念是nndarray，这是一个多维数组，可以包含均匀的数据类型元素。这些阵列在存储和大规模数学操作方面有效。
criando阵列numpy
我们可以创建一个徒劳的数组。让我们看一些例子：
import numpy as np
# Criando um array de uma dimensão
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr1)
# Saída: [1 2 3 4 5]
# Criando um array bidimensional
arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr2)
# Saída:
# [[1 2 3]
# [4 5 6]]
# Criando um array de zeros
arr_zeros = np.zeros((3, 4))
print(arr_zeros)
# Saída:
# [[0. 0. 0. 0.]
# [0. 0. 0. 0.]
# [0. 0. 0. 0.]]
# Criando um array de uns
arr_ones = np.ones((2, 3))
print(arr_ones)
# Saída:
# [[1. 1. 1.]
# [1. 1. 1.]]
# Criando um array com valores espaçados uniformemente
arr_range = np.arange(0, 10, 2)
print(arr_range)
# Saída: [0 2 4 6 8]
operaã§ãµes numpy
numpy的优点之一是能够在中风和有效地执行数学操作。让我们看看一些例子：
import numpy as np
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])
# Soma de arrays
sum_arr = arr1 + arr2
print(sum_arr)
# Saída: [5 7 9]
# Subtração de arrays
sub_arr = arr2 - arr1
print(sub_arr)
# Saída: [3 3 3]
# Multiplicação de arrays
mul_arr = arr1 * arr2
print(mul_arr)
# Saída: [4 10 18]
# Divisão de arrays
div_arr = arr2 / arr1
print(div_arr)
# Saída: [4. 2.5 2.]
funã§ãµes numpy
numpy还提供了可以应用于数组的广泛数学功能。让我们看一些例子：
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# Função de exponenciação
exp_arr = np.exp(arr)
print(exp_arr)
# Saída: [ 2.71828183 7.3890561 20.08553692 54.59815003 148.4131591 ]
# Função de raiz quadrada
sqrt_arr = np.sqrt(arr)
print(sqrt_arr)
# Saída: [1. 1.41421356 1.73205081 2. 2.23606798]
# Função de seno
sin_arr = np.sin(arr)
print(sin_arr)
# Saída: [ 0.84147098 0.90929743 0.14112001 -0.7568025 -0.95892427]
numpy是Python中用于计算的强大库。凭借其有效的多维阵列和多种数学功能，它促进了数值数据的操纵和处理。在本文中，我们探讨了Numpy的数组，基本操作和数学功能的创建，提供了实用的示例，以帮助更好地了解其使用。了解这些基本概念的知识，您将有能力执行复杂的科学计算任务，并使用Numpy轻松使用数据。