這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)python是不是自帶numpy的，小編覺(jué)得挺實(shí)用的，因此分享給大家做個(gè)參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

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python不是自帶numpy模塊的，Python官網(wǎng)上的發(fā)行版是不包含NumPy模塊的。安裝方法：直接使用“pip3 install --user numpy scipy matplotlib”命令進(jìn)行安裝即可。

numpy是Python的一種開(kāi)源的數(shù)值計(jì)算擴(kuò)展，可用來(lái)存儲(chǔ)和處理大型矩陣matrix，比Python自身的嵌套列表結(jié)構(gòu)要高效的多，提供了許多高級(jí)的數(shù)值編程工具，如：矩陣數(shù)據(jù)類(lèi)型、矢量處理，以及精密的運(yùn)算庫(kù)，專(zhuān)為進(jìn)行嚴(yán)格的數(shù)字處理而產(chǎn)生。

Python 官網(wǎng)上的發(fā)行版是不包含 NumPy 模塊的。

安裝庫(kù) NumPy

安裝 NumPy 最簡(jiǎn)單的方法就是使用 pip 工具：

pip3 install --user numpy scipy matplotlib

--user 選項(xiàng)可以設(shè)置只安裝在當(dāng)前的用戶(hù)下，而不是寫(xiě)入到系統(tǒng)目錄。

默認(rèn)情況使用國(guó)外線(xiàn)路，國(guó)外太慢，我們使用清華的鏡像就可以:

pip3 install numpy scipy matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

NumPy的使用

1、NumPy提供了真正的數(shù)組功能以及對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行快速處理的函數(shù)。

2、NumPy還是很多更高級(jí)的擴(kuò)展庫(kù)的依賴(lài)庫(kù)，我們后面介紹的SciPy、Matplotlib、pandas等庫(kù)都依賴(lài)于它。

3、umPy內(nèi)置函數(shù)處理數(shù)據(jù)的速度是C語(yǔ)言級(jí)別的，因此在編寫(xiě)程序的時(shí)候，應(yīng)當(dāng)盡量使用其內(nèi)置函數(shù)，避免效率瓶頸的（尤其是涉及循環(huán)的問(wèn)題）出現(xiàn)。【相關(guān)推薦：Python3視頻教程 】

在Windows操作系統(tǒng)中，NumPy的安裝跟普通第三方庫(kù)的安裝一樣，可以通過(guò)pip命令進(jìn)行，命令如下：

pip install numpy

也可以自行下載源代碼，然后使用如下命令安裝：

python setup.py install

在Linux操作系統(tǒng)下，上述方法也是可行的。此外，很多Linux發(fā)行版的軟件源中都有Python常見(jiàn)的庫(kù)，因此還可以通過(guò)Linux系統(tǒng)自帶的軟件管理器安裝，如在Ubuntu下可以用如下命令安裝：

sudo apt-get install python-numpy

安裝完成后，可以使用NumPy對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行操作，如下內(nèi)容：

# -*- coding: utf-8 -*
import numpy as np                     # 一般以np作為NumPy庫(kù)的別名
a = np.array([2, 0, 1, 5])             # 創(chuàng)建數(shù)組
print(a)                               # 輸出數(shù)組
print(a[:3])                           # 引用前三個(gè)數(shù)字（切片）
print(a.min())                         # 輸出a的最小值
a.sort()                               # 將a的元素從小到大排序，此操作直接修改a，因此這時(shí)候a為[0, 1, 2, 5]
b= np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])    # 創(chuàng)建二維數(shù)組
print(b*b)                             # 輸出數(shù)組的平方陣，即[[1, 4, 9], [16, 25, 36]]

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