Numpy初级入门

Numpy 库介绍。

NumPy是一个功能强大的 Python 库，主要用于对多维数组执行计算。NumPy这个词来源于两个单词– Numerical和Python。NumPy提供了大量的库函数和操作，可以帮助程序员轻松地进行数值计算。在数据分析和机器学习领域被广泛使用。他有以下几个特点：

1. Numpy 内置了并行运算功能，当系统有多个核心时，做某种计算时，numpy 会自动做并行计算。
2. Numpy 底层使用 C 语言编写，内部解除了GIL(全局解释器锁），其对数组的操作速度不受 Python 解释器的限制，效率远高于纯Python代码。
3. 有一个强大的N维数组对象 Array（一种类似于列表的东西).
4. 实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。

是一个非常高效的用于处理数值型运算的包。

安装：

通过 pip install numpy 即可安装。

Numpy 数组和 Python 列表性能对比：
比如我们想要对- -个 Numpy 数组和 Python 列表中的每个素进行求平方。那么代码如下：

# Python 列表的方式

import time 
import numpy as np
t1 = time.time()
a = []
for x in range (100000):
  a.append(x**2)
t2 = time.time()
t=t2-t1
print(t)
#花费的时间大约是 8.07180 左右。而如果使用 numpy 的数组来做，那速度就要快很多了：
t3 = time.time()
b = np.arange(100000)**2
t4 = time.time()
print(t4-t3)