使用 numpy 最简单的方法： import numpy as np

NumPy代表 Numerical Python，是一个基于 Python 编程语言构建的科学计算库。

将 NumPy 导入 Python 环境的最常见方法是使用以下语法：

 import numpy as np

代码的import numpy部分告诉 Python 将 NumPy 库集成到您当前的环境中。

然后，代码的as np部分告诉 Python 为 NumPy 提供np的别名。这允许您通过简单地键入 np.function_name 而不是 numpy.function_name 来使用 NumPy 函数。

导入 NumPy 后，您就可以使用内置函数快速创建和分析数据。

如何创建基本的 NumPy 数组

在 NumPy 中使用的最常见的数据类型是array ，可以使用np.array()函数创建它。

以下代码显示了如何创建基本的一维 NumPy 数组：

 import numpy as np

#define array
x = np. array ([1, 12, 14, 9, 5])

#display array
print (x)

[1 12 14 9 5]

#display number of elements in array
x. size

5

您还可以创建多个表并对它们执行加法、减法、乘法等运算。

 import numpy as np 

#define arrays
x = np. array ([1, 12, 14, 9, 5])
y = np. array ([2, 3, 3, 4, 2])

#add the two arrays
x+y

array([ 3, 15, 17, 13, 7])

#subtract the two arrays
xy

array([-1, 9, 11, 5, 3])

#multiply the two arrays
x*y

array([ 2, 36, 42, 36, 10])

查看NumPy 绝对初学者指南，详细介绍 NumPy 的所有基本功能。

导入 NumPy 时的潜在错误

导入 NumPy 时可能遇到的潜在错误是：

 NameError : name 'np' is not defined

当导入 NumPy 时未能为其添加别名时，就会发生这种情况。阅读本教程以了解如何快速修复此错误。

其他资源

如果您想了解有关 NumPy 的更多信息，请查看以下资源：

Python 统计指南的完整列表
NumPy 在线文档页面
NumPy 官方 Twitter 页面