[转载] Numpy数组对象ndarray
参考链接: Numpy中的N维数组 ndarray
Numpy数组对象ndarray
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Numpy数组对象ndarrayN维数组对象:ndarrayndarray对象的属性:ndarray的元素类型非同质的ndarray对象:
N维数组对象:ndarray
Python已有列表类型,为什么需要一个数组对象(类型)?
•数组对象可以去掉元素间运算所需的循环,使一维向量更像单个数据
•设置专门的数组对象,经过优化,可以提升这类应用的运算速度
观察:科学计算中,一个维度所有数据的类型往往相同
•数组对象采用相同的数据类型,有助于节省运算和存储空间
ndarray是一个多维数组对象,由两部分构成:
•实际的数据
•描述这些数据的元数据(数据维度、数据类型等)
ndarray数组一般要求所有元素类型相同(同质),数组下标从0开始
np.array()生成一个ndarray数组 (ndarray在程序中的别名是:array)
np.array()输出成[]形式,元素由逗号分割
轴(axis): 保存数据的维度;
秩(rank):轴的数量
ndarray对象的属性:
ndarray的元素类型
ndarray为什么要支持这么多种元素类型?
对比:Python语法仅支持整数、浮点数和复数3种类型
•科学计算涉及数据较多,对存储和性能都有较高要求
•对元素类型精细定义,有助于NumPy合理使用存储空间并优化性能
•对元素类型精细定义,有助于程序员对程序规模有合理评估
非同质的ndarray对象:
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