Numpy

2023-06-03 17:40| 来源: 网络整理| 查看: 265

1. Numpy

Numpy（Numerical Python）是一个开源的 Python 科学计算库，用于快速处理任意维度的数组。

Numpy 支持常见的数组和矩阵操作。对于同样的数值计算任务，使用 Numpy 比直接使用 Python

要简洁的多。 Numpy 使用 ndarray 对象来处理多维数组，该对象是一个快速灵活的大数据容器。

2. ndarray

NumPy 提供了一个N维数组类型 ndarray，它描述了相同类型的 “items” 的集合。

import numpy as np # 创建ndarray score = np.array( [[80, 89, 86, 67, 79], [78, 97, 89, 67, 81], [90, 94, 78, 67, 74], [91, 91, 90, 67, 69], [76, 87, 75, 67, 86], [70, 79, 84, 67, 84], [94, 92, 93, 67, 64], [86, 85, 83, 67, 80]]) score # 返回结果是： array([[80, 89, 86, 67, 79], [78, 97, 89, 67, 81], [90, 94, 78, 67, 74], [91, 91, 90, 67, 69], [76, 87, 75, 67, 86], [70, 79, 84, 67, 84], [94, 92, 93, 67, 64], [86, 85, 83, 67, 80]])

注意：

numpy 默认 ndarray 的所有元素的类型是相同的。

如果传进来的列表中包含不同的类型，则统一为同一类型，优先级：str > float > int。

l = [1, 4, 2, 3, 5, 6] n = np.array(l) n # array([1, 4, 2, 3, 5, 6]) type(n) # 类型 # numpy.ndarray # 优先级：str>float>int n = np.array([3.14, 2, "hello"]) n # array(['3.14', '2', 'hello'], dtype='

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