標準安裝的Python中用列表(list)保存一組值，可以用來當作數組使用，不過由于列表的元素可以是任何對象，因此列表中所保存的是對象的指針。這樣為了保存一個簡單的[1,2,3]，需要有3個指針和三個整數對象。對于數值運算來說這種結構顯然比較浪費內存和CPU計算時間。此外Python還提供了一個array模塊，array對象和列表不同，它直接保存數值，和C語言的一維數組比較類似。但是由于它不支持多維，也沒有各種運算函數，因此也不適合做數值運算。

NumPy的誕生彌補了這些不足，NumPy提供了兩種基本的對象：

ndarray（N-dimensional array object）和ufunc（universal function

object）。ndarray(下文統一稱之為數組)是存儲單一數據類型的多維數組，而ufunc則是能夠對數組進行處理的函數。

簡單的示范

import numpy as np

a = np.arange(10)

print(a)

a.reshape(2,5)

print(a)

print(a.dtype)

print(a.shape)

print(a.ndim)

print(a.size)

print(type(a))

創建Array

使用array函數，從Python列表或元組中創建

import numpy as np

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

print(a)

print(a.dtype)

b = np.array([1.2, 4.6, 7.8])

print(b)

print(b.dtype)

c = np.array([(1,2,3), (4,5,6)])

print(c)

print(c.dtype)

創建復數數組

d = np.array( [ [1,2], [3,4] ], dtype=complex )

print(d)

print(d.dtype)

使用numpy中的函數來創建數組 創建全是0的數組

e = np.zeros((3,4))

print(e)

print(e.dtype)

創建全是1的數組

f = np.ones( (2,3,4), dtype=np.int16 )

print(f)

print(f.dtype)

使用隨機數來填充

g = np.empty( (2,3) )

print(g)

print(g.dtype)

創建序列

h = np.arange( 10, 30, 5 )

print(h)

i = np.arange(0,2,0.3)

print(i)

j = np.linspace(0,2,9)

print(j)

print(len(j))

打印數組

打印numpy數組與Python列表基本一樣，但有些差別。

print(np.arange(10000))

print(np.arange(10000).reshape(100,100))

總結

以上是生活随笔為你收集整理的pythonnumpy教程_Python教程：numpy的基本介绍的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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