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Python 教程

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Python 文件处理

Python 文件处理 Python 打开文件 Python 创建/写入文件 Python 删除文件

Python NumPy

NumPy 简介 NumPy 入门 NumPy 创建数组 NumPy 数组索引 NumPy 数组裁切 NumPy 数据类型 NumPy 副本 vs 视图 NumPy 数组形状 NumPy 数组重塑 NumPy 数组迭代 NumPy 数组连接 NumPy 数组拆分 NumPy 数组搜索 NumPy 数组排序 NumPy 数组过滤 NumPy 随机数
随机数简介 数据分布 随机排列 Seaborn 模块 正态（高斯）分布 二项分布 泊松分布 均匀分布 Logistic 分布 多项分布 指数分布 卡方分布 瑞利分布 帕累托分布 Zipf 分布
NumPy ufunc 通用函数
ufunc 简介 ufunc 创建函数 ufunc 简单算术 ufunc 四舍五入 ufunc Logs ufunc 求和 ufunc 乘积 ufunc 差异 ufunc 最小公倍数 ufunc 最大公分母 ufunc 三角函数 ufunc 双曲线函数 ufunc 集合操作

Python SciPy

SciPy 简介 SciPy 入门 SciPy 常量 SciPy 优化器 SciPy 稀疏数据 SciPy 图表 SciPy 空间数据 SciPy Matlab 数组 SciPy 插值 SciPy 统计显着性检验

Python 机器学习

Machine 机器学习入门 Machine 平均中位数模式 Machine 标准差 Machine 百分位数 Machine 数据分布 Machine 正态数据分布 Machine 散点图 Machine 线性回归 Machine 多项式回归 Machine 多元回归 Machine 缩放 Machine 训练/测试 Machine 决策树

Python MySQL

MySQL 入门 MySQL Create Database MySQL Create Table MySQL Insert MySQL Select MySQL Where MySQL Order By MySQL Delete MySQL Drop Table MySQL Update MySQL Limit MySQL Join

Python MongoDB

MongoDB 入门 MongoDB 创建数据库 MongoDB 创建集合 MongoDB 插入 MongoDB 查找 MongoDB 查询 MongoDB 排序 MongoDB 删除 MongoDB 删除集合 MongoDB 更新 MongoDB 限制

Python 参考手册

Python 参考手册 Python 内置函数 Python 字符串方法 Python 列表/数组方法 Python 字典方法 Python 元组方法 Python 集合方法 Python 文件方法 Python 关键字 Python 内置异常 Python 词汇表

Python 模块参考

Python 随机模块 Python 请求模块 Python 统计模块 Python 数学模块 Python cMath模块

Python 如何使用

Python 删除列表重复项 Python 反转字符串 Python 添加两个数字

Python 高级教程

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Python 实例

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NumPy 安装

安装 NumPy

如果您已经在系统上安装了 Python 和 PIP，那么安装 NumPy 非常容易。

请使用这条命令安装它:

C:\Users\Your Name>pip install numpy

如果此命令失败，请使用已经安装了 NumPy 的 python 发行版，例如 Anaconda、Spyder 等。

导入 NumPy

安装 NumPy 后，通过添加 import 关键字将其导入您的应用程序:

import numpy

现在，Numpy 已导入并可以使用。

实例

import numpy

arr = numpy.array([1, 2, 3, 4, 5])

print(arr)
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NumPy as np

NumPy 通常以 np 别名导入。

别名: 在 Python 中，别名是用于引用同一事物的替代名称。

请在导入时使用 as 关键字创建别名:

import numpy as np

现在，可以将 NumPy 包称为 np 而不是 numpy。

实例

import numpy as np

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

print(arr)
亲自试一试 »

检查 NumPy 版本

版本字符串存储在 __version__ 属性中。

实例

import numpy as np

print(np.__version__)
亲自试一试 »
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