numpy官方下载安装以及numpy详细使用教程(Python科学计算)
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1、Numpy是什么?一句话,Numpy是Python的一个科学计算的库。
Numpy是Python的一个科学计算的库，提供了矩阵运算的功能，其一般与Scipy、matplotlib一起使用。其实，list已经提供了类似于矩阵的表示形式，不过numpy为我们提供了更多的函数。如果接触过matlab、scilab，那么numpy很好入手。
官方的介绍如下:
NumPy is the fundamental package for scientific computing with Python. It contains among other things:
(1). a powerful N-dimensional array object.
(2). sophisticated (broadcasting) functions.
(3). tools for integrating c/c++ and fortran code.
(4). useful linear algebra, Fourier transform, and random number capabilities.
besides its obvious scientific uses, numpy can also be used as an efficient multi-dimensional container of generic data. arbitrary data-types can be defined. this allows numpy to seamlessly and speedily integrate with a wide variety of databases.
NumPy is licensed under the BSD license, enabling reuse with few restrictions.
2、 Numpy的官方主页地址是 http://www.numpy.org/ .
3. Numpy的官方源代码在github上， 下载地址是: https://github.com/numpy/numpy/releases .
Numpy的当前最新版本是 Numpy 1.11.2, Numpy 1.11.2的下载地址.
4. 安装Numpy的详细步骤
系统环境：
操作系统os：redhat5；python版本：python2.7.3；gcc版本：4.1.2.
各个安装包版本：
scipy-0.11.0
numpy-1.6.2
nose-1.2.1
lapack-3.4.2
atlas-3.10.0
依赖关系：scipy的安装需要依赖于numpy、lapack、atlas（后两者都是线性代数工具包），而numpy和sci的测试程序的运行又依赖于nose，因此，整个安装过程必须要按顺序执行的，否则是无法执行下去的。
numpy的详细安装步骤如下：
(1)、安装nose
这个安装比较简单，解压缩nose的安装文件，进入nose的目录，直接运行setup.py即可：
cd nose-1.2.1
(2)、安装lapack
由于最新版本的ATLAS可以直接集成lapack的安装压缩文件进行编译，因此，如果仅在python下使用的话，可以不用安装lapack。只需要下载压缩文件：lapack-3.4.2.tgz 即可。
(3)、安装ATLAS
这个的安装主要是配置一些选项，包括配置成64位库文件、位置无关的以及共享的链接库。详细的配置说明在atlas安装包 doc/ 下的pdf文件中。
下面是我的安装过程：
tar -jxvf atlas3.10.0.tar.bz2
cd ATLAS
mkdir obj64
../configure -b 64 -Fa alg -fPIC -shared --prefix=/配置atlas的安装路径/atlas --with-netlib-lapack-tarfile=/lapack安装压缩文件存放的目录/lapack-3.4.2.tgz
(注：这个配置时间非常长，在Core i7 处理上，大概1个小时左右)
（下面是一些检查过程，保证没有问题之后再进行安装）
make check
make time
make install
至此，atlas安装完成。不过我们要记录下编译过程中所用的fortran编译器类型，这个信息在下面安装numpy和scipy的时候要用。还是在目录 obj64/ 下，执行
可以看到 F77 = gfortran
记下这个编译器类型 gfortran.
(4)、安装numpy
numpy和scipy的安装过程都要显式的指明所用fortran编译器的类型，而且要与前面编译atlas时一致（在本文中即：gfortran），这一点非常重要，否则很多功能都会出错。
首先配置numpy目录下的site.cfg文件，指明atlas库的位置：
tar -zxvf numpy-1.6.2.tar.gz cd numpy-1.6.2 cp site.cfg.example site.cfg vim site.cfg
配置成如下格式：
[DEFAULT] library_dirs = /usr/local/lib:/atlas的安装目录/atlas/lib include_dirs = /usr/local/include:/atlas的安装目录/include [blas_opt] libraries = f77blas, cblas, atlas [lapack_opt] libraries = lapack, f77blas, cblas, atlas [amd] amd_libs = amd [umfpack] umfpack_libs = umfpack
接下来配置安装numpy所需要的Fortran编译器类型：
如果前面得到的Fortran编译器是gfortran的话，执行：
python setup.py build --fcompiler=gnu95
如果前面得到的Fortran编译器是g77的话，执行：
python setup.py build --fcompiler=gnu
然后执行
python setup.py install
安装完成
(5)、安装scipy,与安装numpy类似：
tar -zxvf scipy-0.11.0.tar.gz cd scipy-0.11.0 vim site.cfg
配置成如下格式：
[DEFAULT] library_dirs = /usr/local/lib:/atlas的安装目录/atlas/lib include_dirs = /usr/local/include:/atlas的安装目录/include [blas_opt] libraries = f77blas, cblas, atlas [lapack_opt] libraries = lapack, f77blas, cblas, atlas [amd] amd_libs = amd [umfpack] umfpack_libs = umfpack
接下来配置安装numpy所需要的Fortran编译器类型：
如果前面得到的Fortran编译器是gfortran的话，执行：
python setup.py build --fcompiler=gnu95
如果前面得到的Fortran编译器是g77的话，执行：
python setup.py build --fcompiler=gnu
然后执行
python setup.py install
安装完成.
然后可以在python下执行相应的测试程序：
>>> import nose
>>> import numpy
>>> import scipy
>>> numpy.test('full')
>>> scipy.test('full')umpy详细使用教程(Python科学计算)
1、NumPy数组---多维数组
NumPy数组是一个多维数组对象，称为ndarray。其由两部分组成：
实际的数据和描述这些数据的元数据，大部分操作仅针对于元数据，而不改变底层实际的数据。
关于NumPy数组有几点必需了解的：
NumPy数组的下标从0开始。
同一个NumPy数组中所有元素的类型必须是相同的。
多维数组的类型是：numpy.ndarray。
numpy的数组类被称作 ndarray 。通常被称作数组。注意numpy.array和标准python库类array.array并不相同，后者只处理一维数组和提供少量功能。更多重要ndarray对象属性有：
ndarray.ndim
数组轴的个数，在python的世界中，轴的个数被称作秩.
ndarray.shape
数组的维度。这是一个指示数组在每个维度上大小的整数元组。例如一个n排m列的矩阵，它的shape属性将是(2,3),这个元组的长度显然是秩，即维度或者ndim属性
ndarray.size
数组元素的总个数，等于shape属性中元组元素的乘积。
ndarray.dtype
一个用来描述数组中元素类型的对象，可以通过创造或指定dtype使用标准Python类型。另外NumPy提供它自己的数据类型。
ndarray.itemsize
数组中每个元素的字节大小。例如，一个元素类型为float64的数组itemsiz属性值为8(=64/8),又如，一个元素类型为complex32的数组item属性为4(=32/8).
ndarray.data
包含实际数组元素的缓冲区，通常我们不需要使用这个属性，因为我们总是通过索引来使用数组中的元素。
使用numpy.array方法
代码如下:
>>> print np.array([1,2,3,4]) [1 2 3 4] >>> print np.array((1.2,2,3,4)) [ 1.2 2. 3. 4. ] >>> print type(np.array((1.2,2,3,4))) <type 'numpy.ndarray'>
以list或tuple变量为元素产生二维数组：
代码如下:
>>> print np.array([[1,2],[3,4]]) [[1 2] [3 4]]
生成数组的时候，可以指定数据类型，例如numpy.int32, numpy.int16, and numpy.float64等：
代码如下:
>>> print np.array((1.2,2,3,4), dtype=np.int32) [1 2 3 4]
使用numpy.arange方法
代码如下:
>>> print np.arange(15) [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14] >>> print type(np.arange(15)) <type 'numpy.ndarray'> >>> print np.arange(15).reshape(3,5) [[ 0 1 2 3 4] [ 5 6 7 8 9] [10 11 12 13 14]] >>> print type(np.arange(15).reshape(3,5)) <type 'numpy.ndarray'>
使用numpy.linspace方法
例如，在从1到3中产生9个数：
代码如下:
>>> print np.linspace(1,3,9) [ 1. 1.25 1.5 1.75 2. 2.25 2.5 2.75 3. ]
使用numpy.zeros，numpy.ones，numpy.eye等方法可以构造特定的矩阵
例如：
代码如下:
>>> print np.zeros((3,4)) [[ 0. 0. 0. 0.] [ 0. 0. 0. 0.] [ 0. 0. 0. 0.]] >>> print np.ones((3,4)) [[ 1. 1. 1. 1.] [ 1. 1. 1. 1.] [ 1. 1. 1. 1.]] >>> print np.eye(3) [[ 1. 0. 0.] [ 0. 1. 0.] [ 0. 0. 1.]]
创建一个三维数组：
代码如下:
>>> print np.zeros((2,2,2)) [[[ 0. 0.] [ 0. 0.]] [[ 0. 0.] [ 0. 0.]]]
获取数组的属性：
代码如下:
>>> a = np.zeros((2,2,2)) >>> print a.ndim #数组的维数 3 >>> print a.shape #数组每一维的大小 (2, 2, 2) >>> print a.size #数组的元素数 8 >>> print a.dtype #元素类型 float64 >>> print a.itemsize #每个元素所占的字节数 8
数组索引，切片，赋值
示例：
代码如下:
>>> a = np.array( [[2,3,4],[5,6,7]] ) >>> print a [[2 3 4] [5 6 7]] >>> print a[1,2] 7 >>> print a[1,:] [5 6 7] >>> print a[1,1:2] [6] >>> a[1,:] = [8,9,10] >>> print a [[ 2 3 4] [ 8 9 10]]
使用for操作元素
代码如下:
>>> for x in np.linspace(1,3,3): ... print x ... 1.0 2.0 3.0
基本的数组运算
先构造数组a、b：
代码如下:
>>> a = np.ones((2,2)) >>> b = np.eye(2) >>> print a [[ 1. 1.] [ 1. 1.]] >>> print b [[ 1. 0.] [ 0. 1.]]
数组的加减乘除：
代码如下:
>>> print a > 2 [[False False] [False False]] >>> print a+b [[ 2. 1.] [ 1. 2.]] >>> print a-b [[ 0. 1.] [ 1. 0.]] >>> print b*2 [[ 2. 0.] [ 0. 2.]] >>> print (a*2)*(b*2) [[ 4. 0.] [ 0. 4.]] >>> print b/(a*2) [[ 0.5 0. ] [ 0. 0.5]] >>> print (a*2)**4 [[ 16. 16.] [ 16. 16.]]
使用数组对象自带的方法：
代码如下:
>>> a.sum() 4.0 >>> a.sum(axis=0) #计算每一列（二维数组中类似于矩阵的列）的和 array([ 2., 2.]) >>> a.min() 1.0 >>> a.max() 1.0
使用numpy下的方法：
代码如下:
>>> np.sin(a) array([[ 0.84147098, 0.84147098], [ 0.84147098, 0.84147098]]) >>> np.max(a) 1.0 >>> np.floor(a) array([[ 1., 1.], [ 1., 1.]]) >>> np.exp(a) array([[ 2.71828183, 2.71828183], [ 2.71828183, 2.71828183]]) >>> np.dot(a,a) ##矩阵乘法 array([[ 2., 2.], [ 2., 2.]])
合并数组
使用numpy下的vstack和hstack函数：
代码如下:
>>> a = np.ones((2,2)) >>> b = np.eye(2) >>> print np.vstack((a,b)) [[ 1. 1.] [ 1. 1.] [ 1. 0.] [ 0. 1.]] >>> print np.hstack((a,b)) [[ 1. 1. 1. 0.] [ 1. 1. 0. 1.]]
看一下这两个函数有没有涉及到浅拷贝这种问题：
代码如下:
>>> c = np.hstack((a,b)) >>> print c [[ 1. 1. 1. 0.] [ 1. 1. 0. 1.]] >>> a[1,1] = 5 >>> b[1,1] = 5 >>> print c [[ 1. 1. 1. 0.] [ 1. 1. 0. 1.]]
可以看到，a、b中元素的改变并未影响c。
深拷贝数组
数组对象自带了浅拷贝和深拷贝的方法，但是一般用深拷贝多一些：
代码如下:
>>> a = np.ones((2,2)) >>> b = a >>> b is a True >>> c = a.copy() #深拷贝 >>> c is a False
2、矩阵
注意NumPy中数组和矩阵有些重要的区别。NumPy提供了两个基本的对象：一个N维数组对象和一个通用函数对象。其它对象都是建构在它们之上 的。特别的，矩阵是继承自NumPy数组对象的二维数组对象。对数组和矩阵，索引都必须包含合适的一个或多个这些组合：整数标量、省略号 (ellipses)、整数列表;布尔值，整数或布尔值构成的元组，和一个一维整数或布尔值数组。矩阵可以被用作矩阵的索引，但是通常需要数组、列表或者 其它形式来完成这个任务。
像平常在Python中一样，索引是从0开始的。传统上我们用矩形的行和列表示一个二维数组或矩阵，其中沿着0轴的方向被穿过的称作行，沿着1轴的方向被穿过的是列。
基本的矩阵运算
转置：
代码如下:
>>> a = np.array([[1,0],[2,3]]) >>> print a [[1 0] [2 3]] >>> print a.transpose() [[1 2] [0 3]]
迹：
代码如下:
>>> print np.trace(a) 4
numpy.linalg模块中有很多关于矩阵运算的方法：
代码如下:
>>> import numpy.linalg as nplg
特征值、特征向量：
代码如下:
>>> print nplg.eig(a) (array([ 3., 1.]), array([[ 0. , 0.70710678], [ 1. , -0.70710678]]))
Python中的Numpy入门教程
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