Python 科学计算库 NumPy,其中大部分模块采用 C 语言编写,并针对科学计算(线性代数计算)设计了 ndarray(多维数组)对象,该对象类似于 Python 中的 list 对象,但却更少在应用中使用性能较差的循环。以上这些使得 NumPy 的性能比纯 Python 要高。
本文采用的系统环境是 CentOS 7.0 x64,Python 2.7.5 和 NumPy 1.9.1。假设已经执行了“import numpy as np”语句,因而在代码中使用 np 指代 numpy 库。
In [7]:
import numpy as np
a = np.array([0, 1, 2, 3, 4])
print('a:', a)
b = np.arange(10)
print('b: ', b)
c = np.zeros(6)
print('c:', c)
d = np.ones(8)
print('d:', d)
e = np.identity(3)
print('e:', e)
In [ ]: