python敲出numpy就显示错误，python提示后引号错误

NumPy是Python中的一个用于科学计算和数据分析的开源库。它提供了一个强大的多维数组对象，以及一系列用于操作这些数组的函数和工具。NumPy的核心是ndarray对象（也称为numpy数组）以及包括数学、统计等函数的库。

与Python内置的列表不同，NumPy数组可以存储和操作相同类型的元素，因此它们的存储需要更少的内存，并且计算速度也更快。NumPy还提供了许多高效的操作，例如数组索引、切片等，因此可以对大型数据集进行快速处理。

下面我们来看一下常用的NumPy函数和操作：

1.创建数组

我们可以使用NumPy提供的`numpy.array`函数来创建一个数组。数组可以是多维的，例如：

```

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])

print(a)

b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

print(b)

c = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])

print(c)

```

输出结果为：

```

[1 2 3]

[[1 2 3]

[4 5 6]]

[[[1 2]

[3 4]]

[[5 6]

[7 8]]]

```

2.数组的索引与切片

与Python中的列表一样，我们可以通过索引和切片来访问数组元素。

```

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

print(a[0]) # 输出1

print(a[1:3]) # 输出[2 3]

b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

print(b[0, 1]) # 输出2

print(b[1:, :2]) # 输出[[4 5]

# [7 8]]

```

3.数组的运算

NumPy提供了许多数组上的常见运算，例如加、减、乘和除等。

```

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4])

b = np.array([5, 6, 7, 8])

c = a + b

print(c) # 输出[ 6 8 10 12]

d = a * b

print(d) # 输出[ 5 12 21 32]

e = b / a

print(e) # 输出[5. 3. 2.33333333 2. ]

f = np.sin(a)

print(f) # 输出[0.84147098 0.90929743 0.14112001 -0.7568025 ]

```

4.数组的形状和尺寸

我们可以使用NumPy提供的`ndarray.shape`属性来获取数组的形状，以及使用`ndarray.reshape`方法来修改数组的形状和尺寸。

```

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

print(a.shape) # 输出(6, )

b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

print(b.shape) # 输出(3, 3)

c = a.reshape(2, 3)

print(c) # 输出[[1 2 3]

# [4 5 6]]

```

5.数组的合并与分割

我们可以使用NumPy提供的`numpy.concatenate`函数来将多个数组合并成一个数组，以及使用`numpy.split`函数将一个数组分割成多个子数组。

```

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])

b = np.array([4, 5, 6])

c = np.concatenate((a, b))

print(c) # 输出[1 2 3 4 5 6]

d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

e = np.split(d, 3)

print(e) # 输出[array([[1, 2, 3]]), array([[4, 5, 6]]), array([[7, 8, 9]])]

```

总结：

此处是进行NumPy的简单介绍， NumPy是Python中一个用于科学计算和数据分析的开源库，提供了强大的多维数组对象，并包括了数学、统计等函数的库，因此可以对大型数据集进行快速处理，减少了计算时间和内存开销。同时常见的NumPy函数和操作包括：创建数组、数组的索引与切片、数组的运算、数组的形状和尺寸、数组的合并与分割。值得予人们进一步的研究和学习。 如果你喜欢我们三七知识分享网站的文章， 欢迎您分享或收藏知识分享网站文章 欢迎您到我们的网站逛逛喔！https://www.37seo.cn/