在数据处理与科学计算领域，高效是核心诉求。NumPy 作为 Python 生态高效数值计算的基石，以高性能多维数组对象及配套函数，成为数据从业者的必备工具。其数组支持算术、比较、逻辑等丰富运算，通过向量化操作直接处理每个元素，无需循环，大幅提升代码效率与简洁度。
算术运算
NumPy 数组可以直接进行加减乘除等算术运算，运算规则是对应元素之间进行操作。
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])b = np.array([6, 7, 8, 9, 10])# 加法print(a + b) # 输出：[ 7 9 11 13 15]# 减法print(b - a) # 输出：[5 5 5 5 5]# 乘法print(a * b) # 输出：[ 6 14 24 36 50]# 除法print(b / a) # 输出：[6. 3.5 2.66666667 2.25 2. ]此外，NumPy 还提供了丰富的数学函数来进行算术运算，如 np.add()、np.subtract()、np.multiply()、np.divide() 等，它们的功能与运算符类似。
print(np.add(a, b)) # 输出：[ 7 9 11 13 15]，与 a + b 效果相同比较运算
数组的比较运算会返回一个布尔类型的数组，其中每个元素表示对应位置的元素是否满足比较条件。
a = np.array([1, 3, 5, 7, 9])b = np.array([2, 3, 6, 7, 8])print(a > b) # 输出：[False False False False True]print(a == b) # 输出：[False True False True False]print(a <= b) # 输出：[ True True True True False]逻辑运算
NumPy 提供了 np.logical_and()、np.logical_or()、np.logical_not() 等函数来进行逻辑运算。
a = np.array([True, True, False, False])b = np.array([True, False, True, False])print(np.logical_and(a, b)) # 输出：[ True False False False]print(np.logical_or(a, b)) # 输出：[ True True True False]print(np.logical_not(a)) # 输出：[False False True True]广播机制
在 NumPy 中，形状不同的数组运算会触发广播机制，它能自动扩展小数组，实现元素级运算。
广播需遵循两条规则：
- 维度数不同时，给维度少的数组前面补维，直至维度数一致。
- 各维度上，数组大小相同或其中一个为 1 才能广播，否则报错。
广播示例如下：
# 示例 1：一维数组与标量运算a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])b = 2print(a + b) # 输出：[3 4 5 6 7]，标量 b 被广播为与 a 形状相同的数组 [2, 2, 2, 2, 2]# 示例 2：二维数组与一维数组运算a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])b = np.array([10, 20, 30])print(a + b)# 输出：# [[11 22 33]# [14 25 36]# [17 28 39]]# 一维数组 b 被广播为与 a 形状相同的二维数组 [[10, 20, 30], [10, 20, 30], [10, 20, 30]]# 示例 3：形状兼容的二维数组运算a = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) # 形状为 (3, 2)b = np.array([[10], [20], [30]]) # 形状为 (3, 1)print(a * b)# 输出：# [[ 10 20]# [ 60 80]# [150 180]]# 数组 b 被广播为形状 (3, 2) 的数组 [[10, 10], [20, 20], [30, 30]]NumPy 的常用函数
NumPy 提供了大量的常用函数，用于数组的统计分析、数学计算等。
统计函数
- np.sum()：计算数组元素的总和。
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])print(np.sum(a)) # 输出：21（所有元素的总和）print(np.sum(a, axis=0)) # 输出：[5 7 9]（按列求和）print(np.sum(a, axis=1)) # 输出：[6 15]（按行求和）- np.mean()：计算数组元素的平均值。
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])print(np.mean(a)) # 输出：3.5- np.max() 和 np.min()：分别计算数组元素的最大值和最小值。
a = np.array([[7, 2, 9], [4, 8, 3]])print(np.max(a)) # 输出：9print(np.min(a, axis=0)) # 输出：[4 2 3]（按列求最小值）- np.std() 和 np.var()：分别计算数组元素的标准差和方差。
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])print(np.std(a)) # 输出：1.41421356...print(np.var(a)) # 输出：2.0数学函数
- np.sqrt()：计算数组元素的平方根。
a = np.array([4, 9, 16, 25])print(np.sqrt(a)) # 输出：[2. 3. 4. 5.]- np.exp()：计算数组元素的指数（e 的幂）。
a = np.array([1, 2, 3])print(np.exp(a)) # 输出：[ 2.71828183 7.3890561 20.08553692]- np.log()、np.log2()、np.log10()：分别计算自然对数、以 2 为底的对数和以 10 为底的对数。
a = np.array([1, 2, 4, 10])print(np.log(a)) # 输出：[0. 0.69314718 1.38629436 2.30258509]print(np.log2(a)) # 输出：[0. 1. 2. 3.32192809]print(np.log10(a)) # 输出：[0. 0.30103 0.60205999 1. ]其他常用函数
- np.argmax() 和 np.argmin()：分别返回数组中最大值和最小值的索引。
a = np.array([[3, 1, 4], [2, 5, 0]])print(np.argmax(a)) # 输出：4（最大值 5 在数组展平后的索引）print(np.argmin(a, axis=1)) # 输出：[1 2]（按行找最小值的索引）- np.unique()：返回数组中唯一的元素，并排序。
a = np.array([2, 1, 3, 2, 1, 4, 5, 4])print(np.unique(a)) # 输出：[1 2 3 4 5]- np.sort()：对数组进行排序。
a = np.array([[3, 1, 4], [2, 5, 0]])print(np.sort(a)) # 输出：[[1 3 4] [0 2 5]]（按行排序）print(np.sort(a, axis=0)) # 输出：[[2 1 0] [3 5 4]]（按列排序）NumPy 与其他库的结合
NumPy 作为 Python 科学计算的基础库，经常与其他库结合使用，发挥更强大的功能。
与 Matplotlib 结合
Matplotlib 是 Python 中常用的绘图库，它可以与 NumPy 无缝配合，绘制各种图表。
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 生成数据x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)y = np.sin(x)# 绘制正弦曲线plt.plot(x, y)plt.title('Sine Curve')plt.xlabel('x')plt.ylabel('sin(x)')plt.show()与 Pandas 结合
Pandas 是基于 NumPy 构建的数据分析库，它的 Series 和 DataFrame 数据结构本质上都是基于 NumPy 的数组。在 Pandas 中，可以方便地将数据转换为 NumPy 数组进行处理。
import numpy as npimport pandas as pd# 创建 DataFramedf = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})# 转换为 NumPy 数组arr = df.valuesprint(arr)# 输出：# [[1 4]# [2 5]# [3 6]]NumPy 的高级应用
除了上述基础内容，NumPy 还有许多高级应用，如线性代数运算、随机数生成等。
线性代数运算
NumPy 的 linalg 模块提供了丰富的线性代数运算函数。
- np.linalg.dot()：计算两个数组的点积。
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])b = np.array([[5, 6], [7, 8]])print(np.linalg.dot(a, b))# 输出：# [[19 22]# [43 50]]- np.linalg.inv()：计算矩阵的逆矩阵（仅适用于方阵）。
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])inv_a = np.linalg.inv(a)print(inv_a)# 输出：# [[-2. 1. ]# [ 1.5 -0.5]]- np.linalg.eig()：计算方阵的特征值和特征向量。
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(a)print("特征值：", eigenvalues) # 输出：特征值： [-0.37228132 5.37228132]print("特征向量：\n", eigenvectors)# 输出：特征向量：# [[-0.82456484 -0.41597356]# [ 0.56576746 -0.90937671]]随机数生成
NumPy 的 random 模块提供了多种生成随机数的函数。
- np.random.rand()：生成 [0,1) 之间的随机数。
# 生成形状为 (2, 3) 的随机数组print(np.random.rand(2, 3))# 输出（每次运行结果可能不同）：# [[0.4618034 0.01623568 0.85273445]# [0.49533646 0.89013761 0.97617472]]- np.random.randint()：生成指定范围内的随机整数。
# 生成形状为 (3, 2)，范围在 [1, 10) 的随机整数print(np.random.randint(1, 10, size=(3, 2)))# 输出（每次运行结果可能不同）：# [[5 3]# [7 9]# [2 6]]- np.random.normal()：生成符合正态分布的随机数。
# 生成形状为 (1, 5)，均值为 0，标准差为 1 的正态分布随机数print(np.random.normal(0, 1, size=(1, 5)))# 输出（每次运行结果可能不同）：# [[-0.3264997 -0.76003135 0.22776465 1.44944949 0.42473946]]
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