文章目錄

• 一：Numpy了解
• 二：Numpy之Ndarray對象
• 三：Numpy之數據類型

一：Numpy了解

Numpy是Python的一種開源的數值計算擴展。這種工具可用來存儲和處理大型矩陣，它提供了許多高效的數值編程工具。其安裝方法多種多樣，具體看見

• 菜鳥教程

安裝好后，常用導入方法有三種

import numpy import numpy as np from numpu import *# 如果只想要導入特定功能 from numpy import reshape # 轉置功能

輸入下面語句，如果正確顯示了對角矩陣，那么表明你正確安裝和導入了Numpy

print(np.eye(4))

二：Numpy之Ndarray對象

在Python中有一種數據類型也是可以產生數組的，那就是列表list，比如下面是一個二維數組

array = [[1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4]]

但是list有一個很大的缺點就是不便于對列表內的單個對象操作（相對而言），因此Numpy就是用來解決這個問題的

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NumPy 最重要的一個特點是其 N 維數組對象 ndarray，它是一系列同類型數據的集合，以 0 下標為開始進行集合中元素的索引；也即ndarray對象是用于存放同類型元素的多維數組，ndarray中每個元素在內存中都有相同存儲大小的區域，由以下內容組成

• 一個指向數據（內存或內存映射文件中的一塊數據）的指針

• 數據類型或 dtype，描述在數組中的固定大小值的格子

• 一個表示數組形狀（shape）的元組，表示各維度大小的元組

• 一個跨度元組（stride），其中的整數指的是為了前進到當前維度下一個元素需要"跨過"的字節數

創建一個ndarray只需要調用array()函數即可

• 這里只為了演示，采用列表的方式創建

a = np.array([1, 2, 3, 4])

對于ndarray對象，相較于列表來說，他可以直接對對象內的元素進行操作，例如

三：Numpy之數據類型

下表為Numpy中的基本數據類型

• Numpy 的數值類型實際上是 dtype 對象的實例，并對應唯一的字符，包括 np.bool_，np.int32，np.float32，等等

Numpy中數組如果需要類型轉換，可以使用astype()方法

a = np.array([2.1, 3.2, 9.7, 8.5]) print(a) a = a.astype(int) print(a)

總結

以上是生活随笔為你收集整理的（数据分析三板斧）第一斧Numpy-第一节：Numpy基本了解的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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