PHP多维数组 NumPy基础教程（一）

#头条创作挑战赛#

NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。

NumPy 的前身 Numeric 最早是由 Jim Hugunin 与其它协作者共同开发，2005 年，Travis Oliphant 在 Numeric 中结合了另一个同性质的程序库 Numarray 的特色，并加入了其它扩展而开发了 NumPy。NumPy 为开放源代码并且由许多协作者共同维护开发。

NumPy 是一个运行速度非常快的数学库，主要用于数组计算，包含：

NumPy 应用

NumPy 通常与 SciPy（Scientific Python）和 Matplotlib（绘图库）一起使用PHP多维数组， 这种组合广泛用于替代 MatLab，是一个强大的科学计算环境，有助于我们通过 Python 学习数据科学或者机器学习。

SciPy 是一个开源的 Python 算法库和数学工具包。

SciPy 包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。

Matplotlib 是 Python 编程语言及其数值数学扩展包 NumPy 的可视化操作界面。它为利用通用的图形用户界面工具包，如 Tkinter, wxPython, Qt 或 GTK+ 向应用程序嵌入式绘图提供了应用程序接口（API）。

NumPy安装使用pip安装

pip3 install --user numpy scipy matplotlib

默认情况使用国外线路，国外太慢，我们使用清华的镜像就可以:

pip3 install numpy scipy matplotlib -i

安装验证

测试是否安装成功：

from numpy import *
print(eye(4))

[[1. 0. 0. 0.]
 [0. 1. 0. 0.]
 [0. 0. 1. 0.]
 [0. 0. 0. 1.]]

from numpy import * 为导入 numpy 库。

eye(4) 生成对角矩阵。

NumPy Ndarray 对象

NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray，它是一系列同类型数据的集合，以 0 下标为开始进行集合中元素的索引。

ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组。

ndarray 中的每个元素在内存中都有相同存储大小的区域。

ndarray 内部由以下内容组成：

ndarray 的内部结构:

跨度可以是负数，这样会使数组在内存中后向移动，切片中 obj[::-1] 或 obj[:,::-1] 就是如此。

创建一个 ndarray 只需调用 NumPy 的 array 函数即可：

numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0)

事例分析

import numpy as np
a = np.array([1,2,3])
print(a) # 一维数组
b = np.array([[1,2],[3,4]])
print(b) # 多维数组
c = np.array([1,2,3,4,5],ndmin=2)
print(c) # 最小维度
d = np.array([1,2,3],dtype = complex)
print(d) # dtype 参数  

[1 2 3]
[[1 2]
 [3 4]]
[[1 2 3 4 5]]
[1.+0.j 2.+0.j 3.+0.j]

ndarray 对象由计算机内存的连续一维部分组成，并结合索引模式，将每个元素映射到内存块中的一 个位置。内存块以行顺序(C样式)或列顺序(FORTRAN或MatLab风格，即前述的F样式)来保存元素。

（编辑：晋中站长网）

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