# -*- coding: utf-8 -*- """ @description: @author:XuMing """ from __future__ import print_function from __future__ import unicode_literals import tracemalloc tracemalloc.start(10) time1 = tracemalloc.take_snapshot() # 导入numpy # 很多其他科学计算的第三方库都是以Numpy为基础建立的。 # Numpy的一个重要特性是它的数组计算。 from numpy import * # 使用前一定要先导入 Numpy 包，导入的方法有以下几种： # import numpy # import numpy as np # from numpy import * # from numpy import array, sin # 假如我们想将列表中的每个元素增加1，但列表不支持这样的操作（报错）： a = [1, 2] # print(a + 1) # 报错 # 使用numpy.array a = array(a) print(a) # [1 2] b = a + 1 print(b) # array([2,3]) # 与另一个 array 相加，得到对应元素相加的结果： c = a + b print(c) # array([3,5]) # 对应元素相乘： print(a * b) # [2 6] # 对应元素乘方： print(a ** b) # [1 8] # 提取数组中的元素 # 提取第一个 a = array([1, 2, 3, 4]) print(a[0]) # 1 # 提取前两个元素： print(a[:2]) # [1 2] # 最后两个元素 print(a[-2:]) # [3 4] # 相加： print(a[:2] + a[-2:]) # [4 6] # 修改数组形状 # 查看array的形状： b = a.shape print(b) # (4,) # 修改 array 的形状： a.shape = 2, 2 print(a) # [[1 2] # [3 4]] # 多维数组 # a 现在变成了一个二维的数组，可以进行加法： print(a + a) # [[2 4] # [6 8]] # 乘法仍然是对应元素的乘积，并不是按照矩阵乘法来计算： print(a * a) # [[ 1 4] # [ 9 16]] # 画图 # linspace 用来生成一组等间隔的数据： a = linspace(0, 2 * pi, 10) print(a) # [ 0. 0.6981317 1.3962634 2.0943951 2.7925268 3.4906585 # 4.1887902 4.88692191 5.58505361 6.28318531] # 三角函数 b = sin(a) print(b) # 画图 from matplotlib import pyplot as plt plt.plot(a, b) # plt.show() # 从数组中选择元素 # 假设我们想选取数组b中所有非负的部分，首先可以利用 b 产生一组布尔值： mask = b >= 0 print(mask) time2 = tracemalloc.take_snapshot() stats = time2.compare_to(time1, 'lineno') print('*'*32) for stat in stats[:3]: print(stat) stats = time2.compare_to(time1, 'traceback') print('*'*32) for stat in stats[:3]: print(stat.traceback.format())