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首先，給大家講述下什么是num?其實(shí)num就是函數(shù)numpy的縮寫，想必大家聽到這，心里會(huì)浮現(xiàn)這個(gè)函數(shù)的基礎(chǔ)用法了吧，那大家想不想了解使用num的時(shí)候，一些常見的使用操作，方便大家在項(xiàng)目里使用的方法呢？如果小伙伴們有興趣的話，可以好好看下以下內(nèi)容哦~
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Numpy提供的主要功能具體如下：
l ndarray——一個(gè)具有向量算術(shù)運(yùn)算和復(fù)雜廣播能力的多維數(shù)組對(duì)象。
l 用于對(duì)數(shù)組數(shù)據(jù)進(jìn)行快速運(yùn)算的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)學(xué)函數(shù)。
l 用于讀寫磁盤數(shù)據(jù)的工具以及用于操作內(nèi)存映射文件的工具。
l 非常有用的線性代數(shù)，傅里葉變換和隨機(jī)數(shù)操作。
l 用于集成C /C++和Fortran代碼的工具。
除了明顯的科學(xué)計(jì)算用途之外，Numpy還可以用作通用數(shù)據(jù)的高效多維容器，定義任意的數(shù)據(jù)類型。
功能實(shí)現(xiàn)
1、創(chuàng)建數(shù)組
2、創(chuàng)建numpy數(shù)組
我們可以通過創(chuàng)建Python列表（list）的方式來創(chuàng)建Numpy矩陣，比如輸入
nparray = np.array([i for i in range(10)])
可以看到返回的結(jié)果是
array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
3、獲取Numpy屬性
首先，我們通過Numpy中的一個(gè)方法arange(n)，生成0到n-1的數(shù)組。比如，我們輸入
np.arange(15)
可以看到返回的結(jié)果是
array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14])
4、Numpy數(shù)組索引
Numpy支持類似list的定位操作，示例代碼如下：
import numpy as np matrix = np.array([[1,2,3],[20,30,40]]) print(matrix[0,1])
得到結(jié)果：
2
以上就是關(guān)于numpy的常見功能用法，是經(jīng)常在python里運(yùn)用的功能，大家可以多看幾遍，之后可以在自己的項(xiàng)目進(jìn)行運(yùn)用哦~
網(wǎng)頁標(biāo)題：創(chuàng)新互聯(lián)Python教程：如何理解python3函數(shù)中num的用法?
當(dāng)前網(wǎng)址：http://www.5511xx.com/article/cdppeip.html
