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1 Numpy 優(yōu)勢

numpy介紹

一個開源的Python科學(xué)計算庫 計算起來要比python簡潔高效 Numpy使用ndarray對象來處理多維數(shù)組

NumPy提供了一個N維數(shù)組類型ndarray，它描述了相同類型的“items”的集合。 生成numpy對象:np.array() ndarray的優(yōu)勢

內(nèi)存塊風(fēng)格

list -- 分離式存儲,存儲內(nèi)容多樣化 ndarray -- 一體式存儲,存儲類型必須一樣 ndarray支持并行化運算（向量化運算） ndarray底層是用C語言寫的,效率更高,釋放了GIL

2 N維數(shù)組

屬性名字屬性解釋ndarray.shape數(shù)組維度的元組ndarray.ndim數(shù)組維數(shù)ndarray.size數(shù)組中的元素數(shù)量ndarray.itemsize一個數(shù)組元素的長度（字節(jié)）ndarray.dtype數(shù)組元素的類型

2.1 ndarray的類型

名稱描述簡寫np.bool用一個字節(jié)存儲的布爾類型（True或False）'b'np.int8tinyint一個字節(jié)大小，-128 至 127'i'np.int16smallint整數(shù)，-32768 至 32767'i2'np.int32int整數(shù)，-2^31? 至 2^32 -1'i4'np.int64bigint整數(shù)，-2^63 至 2^63 - 1'i8'np.uint8tinyint unsigned無符號整數(shù)，0 至 255'u'np.uint16smallint unsigned無符號整數(shù)，0 至 65535'u2'np.uint32無符號整數(shù)，0 至 2^32 - 1'u4'np.uint64無符號整數(shù)，0 至 2^64 - 1'u8'np.float16半精度浮點數(shù)：16位，正負(fù)號1位，指數(shù)5位，精度10位'f2'np.float32float單精度浮點數(shù)：32位，正負(fù)號1位，指數(shù)8位，精度23位'f4'np.float64double雙精度浮點數(shù)：64位，正負(fù)號1位，指數(shù)11位，精度52位'f8'np.complex64復(fù)數(shù)，分別用兩個32位浮點數(shù)表示實部和虛部'c8'np.complex128復(fù)數(shù)，分別用兩個64位浮點數(shù)表示實部和虛部'c16'np.object_python對象'O'np.string_字符串'S'np.unicode_unicode類型（字符串）'U'

3 Numpy基本操作

3.1 生成數(shù)組的方法

3.2 數(shù)據(jù)在索引、切片

3.3 形狀修改

3.4 類型修改

4 運算

4.1 邏輯運算&通用判斷函數(shù)

4.2?np.where 三元運算符

類似if...else...

4.4 統(tǒng)計運算

5 數(shù)組間運算

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