NumPy的详细使用方法

NumPy是Python中用于科学计算的一个重要库，它提供了大量的高效的数值运算函数和数据结构。下面是NumPy的一些常用功能和用法：

1. 导入NumPy库：

import numpy as np

2. 创建数组：

# 创建一维数组
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(a) # 输出: [1 2 3 4 5]

# 创建二维数组
b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(b) # 输出: [[1 2 3]
# [4 5 6]]

# 创建全零数组
c = np.zeros((3, 4))
print(c) # 输出: [[0. 0. 0. 0.]
# [0. 0. 0. 0.]
# [0. 0. 0. 0.]]

# 创建全一数组
d = np.ones((2, 3))
print(d) # 输出: [[1. 1. 1.]
# [1. 1. 1.]]

3. 数组操作：

# 数组属性
print(a.shape) # 输出: (5,)
print(b.shape) # 输出: (2, 3)
print(a.size) # 输出: 5
print(b.size) # 输出: 6

# 数组索引
print(a[0]) # 输出: 1
print(b[1, 2]) # 输出: 6

# 数组切片
print(a[1:4]) # 输出: [2 3 4]
print(b[:, 1:]) # 输出: [[2 3]
# [5 6]]

4. 数组运算：

# 数组加法
e = np.array([1, 2, 3])
f = np.array([4, 5, 6])
print(e + f) # 输出: [5 7 9]

# 数组乘法
g = np.array([1, 2, 3])
h = np.array([4, 5, 6])
print(g * h) # 输出: [4 10 18]

# 数学函数
print(np.sqrt(a)) # 对数组中的每个元素取平方根
print(np.sin(b)) # 对数组中的每个元素取正弦值

5. 数组形状变换：

# 转置
print(b.T) # 输出: [[1 4]
# [2 5]
# [3 6]]

# 改变形状
print(a.reshape((5, 1))) # 输出: [[1]
# [2]
# [3]
# [4]
# [5]]

这只是NumPy库的一些基本用法，NumPy还有很多其他的功能和方法，如数组拼接、复制、排序等。

你可以参考NumPy的官方文档获取更多详细的使用指南：https://numpy.org/doc/1.20/