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NumPy#xff08;Numerical Python的简称#xff09;是Python数值计算最重要的基础包。大多数提供科学计算的包都是用NumPy的数组作为构建基础。
NumPy是在一个连续的内存块中存储数据#xff0c;独立于其他Python内置对象。NumPy… 文章目录 简单介绍功能示例代码 简单介绍
NumPyNumerical Python的简称是Python数值计算最重要的基础包。大多数提供科学计算的包都是用NumPy的数组作为构建基础。
NumPy是在一个连续的内存块中存储数据独立于其他Python内置对象。NumPy的C语言编写的算法库可以操作内存而不必进行类型检查或其它前期工作。比起Python的内置序列NumPy数组使用的内存更少。NumPy可以在整个数组上执行复杂的计算而不需要Python的for循环。基于NumPy的算法要比纯Python快10到100倍甚至更快并且使用的内存更少。 功能示例代码 ndarray一种多维数组对象 ndarray是一个通用的同构数据多维容器也就是说其中的所有元素必须是相同类型的。每个数组都有一个shape一个表示各维度大小的元组和一个dtype一个用于说明数组数据类型的对象 2. 创建ndarray 数据类型astype()方法明确地将一个数组从一个dtype转换成另一个dtype 【调用astype总会创建一个新的数组一个数据的备份即使新的dtype与旧的dtype相同。】 运算 大小相等的数组之间的任何算术运算都会将运算应用到元素级 基本的索引和切片
后补
