概括:

一:数据维度

(一)一维数据

(二)二维数据

(三)多维数据

(四)高维数据

二:Numpy的数组对象:ndarray

(一)Numpy介绍

(二)N维数组对象ndarray

(三)ndarray的元素类型

(四)当ndarray数组由非同质对象构成时

三:ndarray数组的创建方法

(一)从python中的列,元组等类型创建ndarray数组

(二)使用Numpy中函数创ndarray数组,如:arange,ones,zeros等

(三)使用Numpy中其他函数创建ndarray数组

    linspace根据起止数据等间距填充数据,形成数组,

    concatenate将两个或多个数组合并为一个新的数组

四:ndarray数组的变换

(一)维度变换

(二)类型变换astype

(三)ndarray数组转列表tolist

五:ndarray数组的操作

(一)数组的索引和切片

(二)ndarray数组的运算


一:数据维度

 

(一)一维数据

 

(二)二维数据

(三)多维数据

(四)高维数据

数据的表示

 

二:Numpy的数组对象:ndarray

(一)Numpy介绍

 

import numpy as np

def pySum():
a = [,,,,]
b = [,,,,]
c = []
for i in range(len(a)):
c.append(a[i]**+b[i]**) return c def npSum():
a = np.array([, , , , ])
b = np.array([, , , , ]) c = a** + b** #两组数据在维度相同时,可以直接进行运算
return c print(pySum()) print(npSum())
[, , , , ]
[ ]

(二)N维数组对象ndarray

 

(三)ndarray的元素类型

 

(四)当ndarray数组由非同质对象构成时

三:ndarray数组的创建方法

(一)从python中的列,元组等类型创建ndarray数组

(二)使用Numpy中函数创ndarray数组,如:arange,ones,zeros等

(三)使用Numpy中其他函数创建ndarray数组

linspace根据起止数据等间距填充数据,形成数组,

concatenate将两个或多个数组合并为一个新的数组

补充:

由于numpy多用于科学计算,所以大多数是需要使用浮点数,所以默认是浮点数类型

四:ndarray数组的变换

对于创建后的ndarray数组,可以对其进行围堵变换和元素类型变换
注意其中是否会对原数组进行修改

(一)维度变换

(二)类型变换astype

(三)ndarray数组转列表tolist

五:ndarray数组的操作

(一)数组的索引和切片

索引:

切片:

(二)ndarray数组的运算

一元函数:对一个数组进行运算

二元函数:对两个数组(规模相同)进行运算

总结

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