本篇内容主要讲解“Numpy的Anaconda怎么使用”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“Numpy的Anaconda怎么使用”吧!
在windows下安装好Anaconda后，在所有程序中可以看到Anaconda下有以下几个组件：
Anaconda Navigator：用于管理工具包和环境的图形界面。
Anaconda Prompt：用于管理包和环境的命令行界面。
Jupyter Note book：基于Web的交互式计算环境，用于展示数据分析的过程，并且生成容易阅读的文档。
Spyder：Python集成开发环境，布局类似于Matlab。
我们学习主要使用的是第三个Jupyter Note book。
这里简单普及一下常用的Anaconda命令(虽然我也不经常用)。
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python --version #查看Python版本conda --version #查看conda的版添加镜像
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/更新conda
conda upgrade --all查看已经安装的packages
conda listconda install [package name] #安装package，安装在默认的Python环境中新手入门建议只安装Anaconda，可以省去很多不必要的麻烦，以上就是Anaconda的基本使用，欢迎大家在留言区补充。
纠正下上一篇的错误：
# 正确的导入方式import numpy as npnumpy的索引方式和Python中的列表索引相似,这里主要介绍普通数组索引/切片和布尔型数组的索引/切片。
一维数组的索引和切片和Python中的列表相同，索引都是从0开始，切片都是左闭右开。
import numpy as npar = np.arange(20)# 输出ar的第4个值print(ar[3])# 输出ar的前四个值print(ar[:4])>>>4[0 1 2 3]二维数组可以理解为两个一维数组横向堆叠在一起，所只要分别取对应索引即可。
import numpy as npar = np.arange(16).reshape(4,4)# 二维数组索引遵照先行后列(有以下两种写法)# 选取第二行第二列的值print(ar[2][2])print(ar[2,2])# 二维数组切片# 取出前两行的值print(ar[:2])# 取出前两行后两列的值print(ar[:2,2:])>>>[[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11] [12 13 14 15]]1010[[0 1 2 3] [4 5 6 7]][[2 3] [6 7]]三位数组的索引、切片的取值方式相当与二维数组的进化版。
import numpy as npar = np.arange(12).reshape(3,2,2)print(ar)# 三维数组索引遵照先维度后行再列print(ar[2][0][1])print(ar[2,0,1])# 切片# 获取第一个数组的第一行的第一列的数print(ar[:1,:1,:1])>>>[[[ 0 1] [ 2 3]] [[ 4 5] [ 6 7]] [[ 8 9] [10 11]]][[[0]]]99布尔型数组的使用是本片文章的重点。
# 简单展示一下布尔型的一维数组长啥样i = np.array([True,False,True])j = np.array([True,True,False,False])print(i)print(j)>>>[ True False True][ True True False False]而我们经常见到的是这样的：
ar = np.arange(12).reshape(3,4)print(ar)print(ar>5)>>>[[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11]] [[False False False False] [False False True True] [ True True True True]]当我们需要筛选出ar中大于3的值，就可以使用布尔值进行筛选，如下：
ar = np.arange(12).reshape(3,4)print(ar[ar>3])>>>[ 4 5 6 7 8 9 10 11]以均匀分布和正态分布的方式生成随机数
# numpy.random.rand() 生成一个0-1的随机浮点数或N维浮点数 --均匀分布a = np.random.rand()b = np.random.rand(4,4)print(a)print(b)>>>0.5544023939180306[[0.46387648 0.97345876 0.12059175 0.7565951 ] [0.30192996 0.76633208 0.20107761 0.09315875] [0.79347118 0.26714404 0.08628158 0.72510313] [0.06606087 0.93260038 0.90268201 0.90941348]]以正太分布的方式生成随机数
# numpy.random.randn() 生成一个0-1的随机浮点数或N维浮点数 --正态分布a = np.random.randn()b = np.random.randn(4,4)print(a)print(b)>>>0.26901442604096687[[ 0.40261375 -0.23541184 0.96607489 -1.11253043] [-0.31670703 0.05841136 -0.01862511 1.72597729] [ 0.17052799 1.03537825 -0.94375417 1.32484928] [ 0.132761 0.44950533 0.44131534 -0.11319535]]按照上面的写法相信大家对与.randn()和.rand()的认识还不够清晰，这里用可视化的方式展示一下：
#平均分布# numpy.random.rand() 生成一个0-1的随机浮点数或N维浮点数 --均匀分布data1 = np.random.rand(500)data2 = np.random.rand(500)#正态分布# numpy.random.randn() 生成一个浮点数或N维浮点数 --正态分布data3 = np.random.randn(500)data4 = np.random.randn(500)import matplotlib.pyplot as plt% matplotlib inlineplt.scatter(data1,data2)plt.scatter(data3,data4)这是随机分布的图样：
这是正态分布的图样：
可以看到正态分布和随机分布的成像还是有较大不同的，当然这里只是加深大家对.randn()和.rand()的认识，可视化在之后会进一步学习。
#随机整数print(np.random.randint(2))#在2-10之间生成随机整数print((np.random.randint(2,10)))# 在0-10之间生成10个整数print((np.random.randint(10,size=10)))# 在0-10之间生成包含10个元素的二维数组print(np.random.randint(10,size=(2,5)))# 在10-50之间生成包含10个元素的二维数组print(np.random.randint(10,50,size=(2,5)))到此，相信大家对“Numpy的Anaconda怎么使用”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是亿速云网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
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