Python原生提供多种数据类型的支持，包括列表、元组、字典、集合等。不过对于数据统计、数据挖掘、机器学习来说，这些支持不够用，而NumPy则是数学运算库的不二之选。
一、安装或升级
没有pip的请先安装Python包管理工具。
安装NumPy:
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$ pip install numpy
升级NumPy:
1
$ pip install --upgrade numpy
二、导入NumPy
请自行在文件头导入NumPy库。如没有特殊情况，后文将省略这段代码。
导入numpy所有模块，请注意不要和其他库冲突
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from numpy import *
三、功能使用
3.1 mat() 数组转矩阵
使用random函数随机生成 4x4 的数组，然后mat()把数组转换为矩阵。为了方便学习，接下来的几个例子都用这里生成的变量randMat。
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>>> randMat = mat(random.rand(4,4))
>>> print randMat
[[ 0.63795383 0.16175714 0.47359276 0.97462684]
[ 0.45715522 0.77251449 0.66504488 0.07133683]
[ 0.61471841 0.23323568 0.95002458 0.38985276]
[ 0.26085195 0.42547952 0.84814459 0.35398749]]
3.2 shape() 查看维度
使用上个例子的randMat变量，查看这个数组的维度。
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>>> print shape(randMat)
(4, 4)
矩阵行
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>>> print shape(randMat)[0]
4
矩阵列
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>>> print shape(randMat)[1]
4
3.3 size 元素个数
总共16个元素
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>>> print randMat.size
16
3.4 逆矩阵
注意变量后面的参数
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>>> print randMat.I
[[ 0.29673207 1.05925085 1.8179092 -3.03254655]
[ 0.36225232 1.41847049 -1.66390977 0.54925607]
[-0.74644908 -0.81502459 0.82412699 1.31180452]
[ 1.13439787 -0.53272813 -1.31423984 1.25639622]]
3.5 tile() 函数
定义一个比较简单的1x2矩阵
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>>> a = [1, 2]
输入矩阵和参数值
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>>> print tile(a, 2)
[1 2 1 2]
>>> print tile(a, 4)
[1 2 1 2 1 2 1 2]
把参数改为元组(1,2)，变成1x4的矩阵
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>>> print tile(a, (1,2))
[[1 2 1 2]]
参数改为(2, 2)，变成2x4的矩阵，行和列都是原来的2倍
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>>> print tile(a, (2,2))
[[1 2 1 2]
[1 2 1 2]]
把a在行上拓展
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>>> print tile(a, (4,1))
[[1 2]
[1 2]
[1 2]
[1 2]]
3.6 sum() 总计
按列总计
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>>> print sum([[0,1,2],[2,1,3]],axis=0)
[2 2 5]
按行总计
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>>> print sum([[0,1,2],[2,1,3]],axis=1)
[3 6]
3.7 argsort()
返回按升序排列的下标值
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>>> x = array([1, 2, 3])
>>> argsort(x)
array([0, 1, 2])
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>>> x = array([3, 2, 1])
>>> argsort(x)
array([2, 1, 0])
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2
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>>> x = array([3, 1, 2])
>>> argsort(x)
array([1, 2, 0])
多维矩阵的排序，使用axis参数指定排序的条件
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>>> x = array([[0, 3], [2, 2]])
>>> argsort(x, axis=0)
array([[0, 1],
[1, 0]])
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>>> argsort(x, axis=1)
array([[0, 1],
[0, 1]])
按降序排列
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>>> x = array([1,2,3])
>>> argsort(-x)
array([2, 1, 0])
3.8 创建0矩阵
1x4浮点型0矩阵：
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>>> print zeros(4)
[0. 0. 0. 0.]
创建一个4x4的浮点型0矩阵:
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>>> print zeros([4,4])
[[ 0. 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0. 0.]]
在zeros()里面，注意填写的[4,4]，分别是行和列。
整形的0矩阵：
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>>> print zeros([4,4],int16)
[[0 0 0 0]
[0 0 0 0]
[0 0 0 0]
[0 0 0 0]]
3.9 全1矩阵
2x3的全1矩阵
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>>> print ones([2,3])
[[ 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1.]]
生成两个2x3全1矩阵
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>>> print ones([2,2,3])
[[[ 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1.]]
[[ 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1.]]]
生成两个整形2x3全1矩阵
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6
>>> print ones([2,2,3],int16)
[[[1 1 1]
[1 1 1]]
[[1 1 1]
[1 1 1]]]