python中numpy数组的计算

python

中

numpy

数组的计算

_pythonnumpy

基础数组和⽮量计

算

在python 中有时候我们⽤数组操作数据可以极⼤的提升数据的处理效率，

类似于R的向量化操作，是的数据的操作趋于简单化，在python 中是使⽤numpy模块可以进⾏数组和⽮量计算。

下⾯来看下简单的例⼦

import numpy as np

data=np.array([2,5,6,8,3]) #构造⼀个简单的数组

print(data)

结果：

[2 5 6 8 3]

data1=np.array([[2,5,6,8,3],np.arange(5)]) #构建⼀个⼆维数组

print(data1)

结果：

[[2 5 6 8 3]

[0 1 2 3 4]]

我们也可以通过shape和dtype⽅法查看数组的维度和数据格式

print(data.shape)

print(data.dtype)

print(data1.shape)

print(data1.dtype)

结果：

(5,)

int32

(2, 5)

int32

可以看出data是⼀维数组，每组元素为5个，数据类型为32位int 类型

data1 为⼆维数组，每个组有5个元素，数据类型为32位int类型

有⼀个较好的区分⽅法是看打印结果中，中括号的层数和位置，就可以看出数组的维度，⼀层中括号代表⼀个维度。

其他的数组属性⽅法还有：

array.ndim   数组的维数，⼀维数组结果为1，⼆维数组打印结果为2

array.size     数组的元素个数

array.itemsiz   数组每个元素的字节⼤⼩

接下来我们了解下数组中的数据类型：