商丘企业做网站,wordpress转发301,郑州网站优化排名推广,企业网站模板源码有哪些文章目录一、Numpy概述1.优势2.numpy历史3.Numpy的核心#xff1a;多维数组4.numpy基础4.1 ndarray数组4.2 内存中的ndarray对象一、Numpy概述
1.优势
Numpy(Nummerical Python),补充了Python语言所欠缺的数值计算能力#xff1b;Numpy是其它数据分析及机器学习库的底层库多维数组4.numpy基础4.1 ndarray数组4.2 内存中的ndarray对象一、Numpy概述
1.优势
Numpy(Nummerical Python),补充了Python语言所欠缺的数值计算能力Numpy是其它数据分析及机器学习库的底层库Numpy完全标准的C语言实现运行效率充分优化Python 1989年出现1991年发布Numpy开源免费。
2.numpy历史
1995年NumericPython语言数值计算扩充2001年Scipy-Numarray多维数组运算2005年NumericNumarray-Numpy。2006年Numpy脱离Scipy成为独立的项目。
3.Numpy的核心多维数组
代码简洁:减少Python代码中的循环底层实现: 厚内核©薄接口(Python)保证性能.
4.numpy基础
4.1 ndarray数组
用np.ndarray类的对象表示n维数组
import numpy as np
ary np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
print(type(ary))4.2 内存中的ndarray对象
元数据metadata 存储对目标数组的描述信息如: ndim、shape、dtype、data等.
实际数据 完整的数组数据 将实际数据与元数据分开存放一方面提高了内存空间的使用效率另一方面减少对实际数据的访问频率提高性能。 ndarray数组对象的特点
Numpy数组是同质数组即所有元素的数据类型必须相同Numpy数组的下标从0开始最后一个元素的下标为数组长度减1 ndarray数组对象的特点Numpy数组是同质数组即所有元素的数据类型必须相同Numpy数组的下标从0开始最后一个元素的下标为数组长度-1
