python3.6对应numpy版本

在Python 3.6版本中，对应的NumPy版本是1.14.x，NumPy是一个用于科学计算和数据分析的Python库，提供了高性能的多维数组对象和相关的工具，下面是关于如何安装和使用NumPy的详细教学。

安装NumPy

确保你的计算机上已经安装了Python 3.6，打开命令行终端（Windows用户可以使用命令提示符或PowerShell，Mac和Linux用户可以使用终端），执行以下命令来安装NumPy：

pip install numpy==1.14.*

上述命令将使用pip（Python的包管理器）安装与Python 3.6兼容的NumPy版本。

导入NumPy库

在安装完成后，你可以开始使用NumPy库了，在你的Python脚本或交互式环境中，使用以下代码导入NumPy库：

import numpy as np

通过将NumPy库命名为np，你可以在后续的代码中使用np作为NumPy的别名。

创建NumPy数组

NumPy的核心数据结构是数组（ndarray），你可以使用NumPy提供的各种方法创建数组，以下是一些常见的创建数组的方法：

创建一维数组：

“`python

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

print(a)

“`

创建二维数组：

“`python

b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

print(b)

“`

创建特定形状的数组：

“`python

c = np.zeros((3, 4)) # 创建一个3行4列的全零数组

print(c)

“`

访问和修改数组元素

你可以通过索引访问和修改NumPy数组的元素，以下是一些示例：

访问数组元素：

“`python

a = np.array([10, 20, 30, 40, 50])

print(a[2]) # 输出第3个元素的值（索引从0开始）

“`

修改数组元素：

“`python

b = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

b[2] = 10 # 将第3个元素的值修改为10

print(b)

“`

数组操作和运算

NumPy提供了丰富的数组操作和运算功能，以下是一些常用的操作和运算示例：

数组相加：

“`python

a = np.array([1, 2, 3])

b = np.array([4, 5, 6])

c = a + b

print(c)

“`

数组乘法：

“`python

a = np.array([1, 2, 3])

b = np.array([4, 5, 6])

c = a * b

print(c)

“`

数组切片：

“`python

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

b = a[1:4] # 获取索引1到3的元素（不包括索引4）

print(b)

“`

这些只是NumPy的一小部分功能，NumPy还提供了许多其他功能，如统计函数、线性代数运算等，你可以参考NumPy的官方文档来了解更多信息。

总结起来，Python 3.6对应的NumPy版本是1.14.x，通过安装和导入NumPy库，你可以利用其提供的多维数组对象和相关工具进行科学计算和数据分析，希望这个回答对你有帮助！