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Numpy模块可以高效的处理数据，提供数组支持、很多模块都依赖他，比如：pandas、scipy、matplotlib

安装Numpy

我的Python版本是3.6.1，系统是64位

所以对应下载的包为：

下载好包之后，进入到包所在目录(例如：D:\安装包\安装包~Python\numpy-1.13.3+mkl-cp36-cp36m-win_amd64.whl)

使用如下命令安装

pip install numpy-1.13.3+mkl-cp36-cp36m-win_amd64.whl

第一次安装报错如下：

出现上述错误的原因是：没有配置环境变量

解决方案：

将上图路径添加至环境变量

添加完成后，重新执行pip install numpy-1.13.3+mkl-cp36-cp36m-win_amd64.whl

安装成功之后，那么我们就可以使用Numpy了

Numpy教程

(1)Numpy创建一维数组

语法：numpy.array([元素1,元素2,...,元素n])

importnumpyx = numpy.array(["1","2","5","11"])print(x)

运行结果：['1' '2' '5' '11']

(2)Numpy创建二维数组

语法：numpy.array([[元素1,元素2,...,元素n],[元素1,元素2,...,元素n],...,[元素1,元素2,...,元素n]])

importnumpy

y= numpy.array([[11,4,2],[2,6,1],[32,6,42]])print(y)

运行结果：

[[11  4  2]

[ 2  6  1]

[32  6 42]]

(3)使用sort排序

importnumpy#numpy.array([元素1,元素2,...,元素n])

x = numpy.array(["m","2","5","11"])#排序x

x.sort()print(x)#numpy.array([[元素1,元素2,...,元素n],[元素1,元素2,...,元素n],...,[元素1,元素2,...,元素n]])

y = numpy.array([[11,4,2],[2,6,1],[32,6,42]])#排序y

y.sort()print(y)

排序后结果：

['11' '2' '5' 'm'][[ 2  4 11]

[ 1  2  6]

[ 6 32 42]]

说明：以下操作都是基于排序后的数组进行

(4)获取数组中的值

例如：获取数组y的6这个值

#获取数组y的6这个值

y1 = y[1][2]print(y1)

(5)获取最大值与最小值

#获取y中的最大值与最小值

y2 =y.max()print(y2)#运行结果为：1

y3=y.min()print(y3)#运行结果为：42

(6)切片

根据定义的下标值获取数组中的值

语法：数组[起始下标：结束下标+1]

#切片

x1 = x[1:3] #从下标为1的元素取到下标为2的元素

print(x1)#运行结果：['2' '5']

x2= x[:2] #从开始一直取到下标为1的元素

print(x2)#运行结果：['11' '2']

x3= x[1:] #从第下标为1的元素一直取到最末

print(x3)#运行结果：['2' '5' 'm']