NumPy 函式庫

NumPy 是 Python 的一個第三方函式庫，不僅支援大量維度的陣列與矩陣運算，也具備大量的數學與統計函式函式庫，可以很有效的進行科學運算和資料數據分析，此外，Python 的許多知名套件，如 Pandas、SciPy、Sympy、Matplotlib、TensorFlow...等，幾乎都是架構在 Numpy 基礎上做應用，因此 NumPy 是非常重要的函式庫。

NumPy 的特色

• 使用「陣列」代替 Python 原生的「串列」( 列表 ) 來處理資料 ( 由於 NumPy 底層使用 C 語言運算，因此運算速度非常快 )。
• 適合處理「多維度」資料。
• 方便結合 Python 其他的擴充函式庫，如 Pandas、SciPy、Matplotlib...等。
• NumPy 與 MATLAB 同樣是利用 BLAS 與 LAPACK 來提供高效率的線性代數運算。

安裝 NumPy 函式庫

如果是使用 Colab 或 Anaconda，預設已經安裝了 requests 函式庫，不用額外安裝，如果是本機環境，輸入下列指令，就能安裝 NumPy 函式庫 ( 依據每個人的作業環境不同，可使用 pip 或 pip3 或 pipenv )。

pip install numpy

import numpy

要使用 NumPy 必須先 import numpy 模組，實際使用時，很常將 numpy 命名為 np。

import numpy as np

簡單感受一下 NumPy

透過下列兩個簡單的程式，感受一下 NumPy 的功能，更多其他的 NumPy 教學，請點選左側選單閱讀。

• 第一個例子，將一個 Python 原生的串列轉換成 NumPy 陣列，輸出後可以看到 NumPy 陣列的項目中間沒有逗號分隔。

  import numpy as np
  arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
  print(arr)    # [1 2 3 4 5]
  

• 第二個例子，透過 NumPy 的 reshape 方法，能將原本的串列轉換成一個 row 4 x column 3 的二維陣列。

  import numpy as np
  arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])
  newarr = arr.reshape(4, 3)
  print(newarr)
  '''
  [[ 1  2  3]
  [ 4  5  6]
  [ 7  8  9]
  [10 11 12]]
  '''
  

NumPy 參考資料

• NumPy 官方網站：https://numpy.org/
• 說明手冊：https://numpy.org/doc/stable/reference/index.html
• Github：https://github.com/numpy/numpy

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