NumPy - Matlab用户的NumPy

简介

NumPy是一个开源的Python扩展库，用于数值计算，并且支持大量的科学计算。在NumPy中，数组是被视为数据处理的核心，是Python数值计算的一个核心库。

为什么要使用NumPy

在科学计算中，通常需要处理大量的数据。NumPy提供了高效的处理这些数据的方法。使用NumPy的数组，我们可以进行广播、元素级运算以及更高级别的数学操作，而无需在代码中编写循环。NumPy的另一个好处是它提供了C语言级别的性能，这意味着我们可以在Python中快速高效地处理大量的数据。

NumPy与Matlab的对比

NumPy和Matlab都是用于科学计算的强大工具。它们有很多相似之处，在某些方面也有明显的不同之处。以下是一些NumPy与Matlab的对比：

• Matlab针对矩阵和数值处理的优化显著。Matlab在数值计算方面的性能非常出色，因为矩阵和数值处理是Matlab的核心作用。然而，NumPy也提供了类似的性能。
• NumPy更加灵活。NumPy不仅仅是一个数值计算库，更是一个通用的数组处理库。NumPy提供的数组可以是多维的，也可以是任意数据类型的，包括记录数组和复合数组等。
• NumPy是开源的。与Matlab相比，NumPy是开源的，这意味着它非常适合于在教育、研究和开发领域中使用。
• Matlab具有更多的工具箱。Matlab带有许多为特定领域设计的工具箱，如信号处理、优化、控制系统等。虽然NumPy也提供了类似的功能，但Matlab在这方面更加丰富。
• NumPy更具可读性和可移植性。与Matlab相比，NumPy具有更好的可读性和可移植性。Python的语法非常清晰简洁，使得NumPy代码易于阅读并且可以很容易地在不同的系统上运行。

NumPy的基本使用

• 导入NumPy库

import numpy as np

NumPy库的惯例是将其改名为np，对于代码的可读性非常有帮助。

• 创建数组

arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

在NumPy中，数组是一个ndarray对象。我们可以通过np.array()函数创建一个数组。

• 数组属性

arr2.shape  # 数组的形状
arr2.ndim   # 数组的维数
arr2.size   # 数组中元素的个数

• 数组基本操作

arr3 = np.arange(10)          # 创建一个长度为10的一维数组
arr4 = np.linspace(0, 1, 10)  # 创建一个由10个元素组成的一维数组，从0到1等分
arr5 = np.zeros((2, 3))      # 创建一个2行3列的数组，每个元素都是0
arr6 = np.ones((2, 3))       # 创建一个2行3列的数组，每个元素都是1
arr7 = np.eye(3)             # 创建一个3行3列的单位矩阵
arr8 = np.random.rand(2, 3)  # 创建一个2行3列的数组，每个元素都是(0,1)之间的随机数

• 数组索引和切片

arr9 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
arr9[0]       # 第一个元素
arr9[-1]      # 最后一个元素
arr9[1:3]     # 此范围内的一维数组
arr9[::2]     # 取步长为2的元素

• 数组基本运算

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

a + b        # 数组相加
a - b        # 数组相减
a * b        # 数组相乘
a / b        # 数组相除
np.dot(a, b) # 内积dot(a,b) = |a||b|cos)

• 数组广播

广播是NumPy中的一个术语，它是指NumPy在执行元素级运算时自动执行的一种机制。它处理不同形状的数组之间的运算。如果两个数组的维数不同，则NumPy必须将维度低的数组扩展为一个大的数组，以便使它们成为可以计算的向量。广播规则如下：

1. 如果两个数组的维度不同，则将较小的数组扩展为与较大的数组具有相同数量的维度。
2. 如果两个数组在任何维度上的大小不相等，那么数组在该维度上的大小为1的数组将被拉伸，以匹配具有该维度上的大数组的大小的数组。

arr10 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
arr11 = np.array([1, 2, 3])

arr10 + arr11  # 执行广播操作

总结

在科学计算中，NumPy是一个强大的数值处理库，它提供了高效的数组处理方法。NumPy具有更加灵活和通用的数据处理功能，同时也更加易于阅读和可移植。与Matlab相比，虽然NumPy没有Matlab那么多的工具箱，但NumPy仍然是在教育、研究和开发领域中使用的非常重要的工具。