目的

本节我们将介绍如何搭建python的开发环境以及numpy的基本属性,这样可以检验我们的numpy是否安装正确了。

python开发环境的搭建

工欲善其事必先利其器,我用得比较顺手的是IntelliJ IDEA的开发环境,这次我也用IDEA的python开发环境来进行开发。

我使用IntelliJ IDEA添加python插件方式进行开发,主要原因是因为我还用它来开发JAVA,因此只要在其中下载python插件就可以。

具体安装插件方式就不细讲了,只放一张截图,大家应该看得明白。

有的同学也可以下载IDEA的专门开发python的PyCharm,这两种开发环境基本一致,大家可以选择自己习惯的就可以。

为了演示,我将创建一个python项目。

创建方法为:

打开idea,选择File|New|Project,这样会弹出一个对话框,在其中选择Python模块,Project SDK路径如果没有设置的话,就设置一下,设置方法为点击New中选择Add Local,例如:

最后填写项目名和存放的项目路径:

项目创建成功后,界面为:

接着,我们在项目中创建一个python文件:

先打印个hello world试试看:

这样python开发环境搭建完成!

numpy基本属性

导入下numpy运行下看看:

import numpy as np
a = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
print("a:", a)
b = np.array(a)
print("b:", b)

运行结果为:

E:\Python\Python36\python.exe E:/learn/numpy/lesson3/main.py
a: [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
b: [[1 2 3]
[4 5 6]] Process finished with exit code 0

我们可以看到上面的代码中变量a是二维数组,而通过np.array()能够把二维数组转换成二维矩阵,转换成矩阵后,就能进行各种矩阵的运算。

这里,我们学到的第一个重要的numpy的函数就是np.array(),它把数组转换成了矩阵。

有了矩阵之后,我想知道这个矩阵是几维的:

import numpy as np
# 数组
a = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
print("a:", a) # 矩阵
b = np.array(a)
print("b:", b) # 打印矩阵的维度
print("ndim:", b.ndim)
# 打印矩阵的形状,m*n的矩阵
print("shape:", b.shape)
# 打印矩阵总共有多少元素
print("size:", b.size)

输出为:

a: [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
b: [[1 2 3]
[4 5 6]]
ndim: 2
shape: (2, 3)
size: 6

这样我们已经了解了矩阵的一些基本属性了。

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