numpy是一个开源的python数值计算库，专为进行严格的数字处理而产生。它提供了许多高级的数值编程工具，如矩阵数据类型、矢量处理，以及精密的运算库。
人工智能项目中往往充斥着大量的矩阵计算，无论是数据预处理、特征工程还是模型训练，numpy都为我们提供了强大的支持。因此，对于想要深入学习人工智能的初学者来说，掌握numpy是必不可少的一步。
【numpy安装】
pip install numpy
安装完成以后，使用如下命令可查看numpy是否已安装成功
pip show numpy
显示如下信息表明numpy成功安装
【创建一维数组】
创建一个空文件夹，在其中启动jupyter notebook
新建一个python 3文件
在代码框中键入如下代码：
import numpy as np
a=np.array([1,2,3])
print(a)
这里import numpy as np一个惯用写法，表示导入numpy库并给它设定别名为np
np.array()调用了numpy库的array函数，它将根据参数的形式生成一个相应的数组
最后我们从打印结果中可以看出这是一个1行3列的矩阵
在jupyter notebook中，支持使用对象名来显示对象的信息
你可以在第二个代码框中输入：
a
然后运行它
会显示a的类型和内容、
我们还可以使用如下命令获取更多信息
a?
可以看到，使用array函数创建的对象类型为ndarray
【获取数组的数据类型】
numpy.dtype可以用于获取一个数组中单个元素的数据类型
import numpy as np
a=np.array([1,2,3])
print(a.dtype)
可以看到，返回的数据类型是int32
再比如：
import numpy as np
a=np.array([1.,2.,3.])
print(a.dtype)
注意：这里的每个数字后面都加上了一个小数点
这时返回的数据类型就是float64(64位浮点数类型)
【类型转换】
numpy.astype 是 NumPy 中的一个方法，用于更改数组的数据类型
例如:
import numpy as np
a=np.array([1, 2, 3, 4, 5])
b = a.astype(np.float64)
print(a.dtype)
print(b.dtype)
可以看到，通过astype函数，数组的数据类型由int32变为了float64
原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。
如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。
如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
