Numpy模块可以高效的处理数据，提供数组支持、很多模块都依赖他，比如：pandas、scipy、matplotlib
安装Numpy
首先到网站：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/下查找numpy+mkl
我的Python版本是3.6.1，系统是64位
所以对应下载的包为：
下载好包之后，进入到包所在目录(例如：D:\安装包\安装包~Python\numpy-1.13.3+mkl-cp36-cp36m-win_amd64.whl)
使用如下命令安装
pip install numpy-1.13.3+mkl-cp36-cp36m-win_amd64.whl
第一次安装报错如下：
出现上述错误的原因是：没有配置环境变量
解决方案：
将上图路径添加至环境变量
添加完成后，重新执行
pip install numpy-1.13.3+mkl-cp36-cp36m-win_amd64.whl
安装成功之后，那么我们就可以使用Numpy了
Numpy教程
（1）Numpy创建一维数组
语法：numpy.array([元素1,元素2,...,元素n])
import numpy x = numpy.array(["1","2","5","11"]) print(x)
运行结果：['1' '2' '5' '11']
（2）Numpy创建二维数组
语法：numpy.array([[元素1,元素2,...,元素n],[元素1,元素2,...,元素n],...,[元素1,元素2,...,元素n]])
import numpy y = numpy.array([[11,4,2],[2,6,1],[32,6,42]]) print(y)
运行结果：
[[11 4 2]
[ 2 6 1]
[32 6 42]]
（3）使用sort排序
import numpy #numpy.array([元素1,元素2,...,元素n]) x = numpy.array(["m","2","5","11"]) #排序x x.sort() print(x) #numpy.array([[元素1,元素2,...,元素n],[元素1,元素2,...,元素n],...,[元素1,元素2,...,元素n]]) y = numpy.array([[11,4,2],[2,6,1],[32,6,42]]) #排序y y.sort() print(y)
排序后结果：
['11' '2' '5' 'm']
[[ 2 4 11]
[ 1 2 6]
[ 6 32 42]]
说明：以下操作都是基于排序后的数组进行
（4）获取数组中的值
例如：获取数组y的6这个值
#获取数组y的6这个值 y1 = y[1][2] print(y1)
（5）获取最大值与最小值
#获取y中的最大值与最小值 y2 = y.max() print(y2) #运行结果为：1 y3 = y.min() print(y3) #运行结果为：42
（6）切片
根据定义的下标值获取数组中的值
语法：数组[起始下标：结束下标+1]
#切片 x1 = x[1:3] #从下标为1的元素取到下标为2的元素 print(x1) #运行结果：['2' '5'] x2 = x[:2] #从开始一直取到下标为1的元素 print(x2) #运行结果：['11' '2'] x3 = x[1:] #从第下标为1的元素一直取到最末 print(x3) #运行结果：['2' '5' 'm']