numpy 是用於處理陣列的python 庫。
numpy 指的是數值 python（numerical python）。
在 python 中，我們有**滿足陣列功能的列表，**但是處理起來很慢。
numpy 中的陣列物件稱為ndarray，它提供了許多支援函式，使得利用 ndarray 非常容易。
陣列在資料科學中非常常用，因為速度和資源非常重要。
numpy 陣列儲存在記憶體中的乙個連續位置，因此程序可以非常有效地訪問和操縱它們.
這種行為在電腦科學中稱為引用的區域性性。
新增鏈結描述
如果您已經在系統上安裝了 python 和 pip，那麼安裝 numpy 非常容易。
請使用這條命令安裝它：pip install numpy
如果此命令失敗，請使用已經安裝了 numpy 的 python 發行版，例如 anaconda、spyder 等。
import numpy
arr = numpy.array([1
,2,3
,4,5
])print
(arr)
#[1 2 3 4 5]
#numpy 通常以 np 別名匯入。
import numpy as np
#檢查 numpy 版本
import numpy as np
print
(np.__version__)
import numpy as np
arr = np.array([1
,2,3
,4,5
])print
(arr)
print
(type
(arr)
)#使用元組建立 numpy 陣列：
import numpy as np
#注意：array裡面放的是元組！
arr = np.array((1
,2,3
,4,5
))print
(arr)
import numpy as np
arr = np.array([1
,2,3
,4])
print
(arr[0]
)#訪問二維陣列
import numpy as np
arr = np.array([[
1,2,
3,4,
5],[
6,7,
8,9,
10]])
print
('2nd element on 1st dim: '
, arr[0,
1])
import numpy as np
arr = np.array([1
,2,3
,4,5
,6,7
])print
(arr[1:
5])#結果包括了開始索引，但不包括結束索引。[2 3 4 5]
#裁切陣列中索引 4 到結尾的元素：
import numpy as np
arr = np.array([1
,2,3
,4,5
,6,7
])print
(arr[4:
])#裁切從開頭到索引 4（不包括）的元素：
print
(arr[:4
])#負裁切
import numpy as np
arr = np.array([1
,2,3
,4,5
,6,7
])print
(arr[-3
:-1]
)#從索引 1 到索引 5，返回相隔的元素：
import numpy as np
arr = np.array([1
,2,3
,4,5
,6,7
])print
(arr[1:
5:2]
)#[2 4]
#返回陣列中相隔的元素：
import numpy as np
arr = np.array([1
,2,3
,4,5
,6,7
])print
(arr[::
2])#[1 3 5 7]
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