Numpy的array怎么創(chuàng)建

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array對象的背景
  • Numpy的核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),就叫做array就是數(shù)組,array對象可以是一維數(shù)組,也可以是多維數(shù)組;

  • Python的List也可以實(shí)現(xiàn)相同的功能,但是array比List的優(yōu)點(diǎn)在于性能好、包含數(shù)組元數(shù)據(jù)信息、大量的便捷函數(shù);

  • Numpy成為事實(shí)上的Scipy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflow、PaddlePaddle等框架的“通用底層語言”

  • Numpy的array和Python的List的一個區(qū)別,是它元素必須都是同一種數(shù)據(jù)類型,比如都是數(shù)字int類型,這也是Numpy高性能的一個原因;

array本身的屬性
  • shape:返回一個元組,表示array的維度

  • ndim:一個數(shù)字,表示array的維度的數(shù)目

  • size:一個數(shù)字,表示array中所有數(shù)據(jù)元素的數(shù)目

  • dtype:array中元素的數(shù)據(jù)類型

創(chuàng)建array的方法
  • 從Python的列表List和嵌套列表創(chuàng)建array

  • 使用預(yù)定函數(shù)arange、ones/ones_like、zeros/zeros_like、empty/empty_like、full/full_like、eye等函數(shù)創(chuàng)建

  • 生成隨機(jī)數(shù)的np.random模塊構(gòu)建

array本身支持的大量操作和函數(shù)
  • 直接逐元素的加減乘除等算數(shù)操作

  • 更好用的面向多維的數(shù)組索引

  • 求sum/mean等聚合函數(shù)

  • 線性代數(shù)函數(shù),比如求解逆矩陣、求解方程組

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當(dāng)前文章:Numpy的array怎么創(chuàng)建
轉(zhuǎn)載源于:http://www.muchs.cn/article46/gdgohg.html

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