NumPy(Numerical Python) 是 Python 語言的一個擴展程序庫,支持大量的維度數組與矩陣運算,此外也針對數組運算提供大量的數學函數庫。今天就針對多維數組展開來寫博客numpy其一部分功能如下:
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2.可以用于對整組的數據快速進行運算的辨準數學函數。
3.能夠用于讀寫磁盤數據的工具以及用于操作系統(tǒng)內存映射的工具。
NumPy它本身其實沒有提供很高級別的數據分析功能,NumPy之于數值計算特別重要的原因之一,就是因為它能夠高效的處理大數組的數據。這是因為:
1.NumPy是在一個連續(xù)的內存塊中存儲數據,獨立于其他的Python內置對象。
2.NumPy可以在整個數組上執(zhí)行復雜的計算,而不需要Python的for循環(huán)。
NumPy的ndarray:一種多維數組對象
對數組進行數學運算
可以看到data的值實際是沒有改變的,輸出的結果只是臨時結果而已。
ndarray是一個通用的同構數據多維容器,也就是說,其中的所有元素必須是相同類型的。
每個數組都有一個shape(形狀)和一個dtype(數據類型)。
查看ndarray的shape和dtype:
創(chuàng)建數組最簡單的辦法就是使用array函數。
它接受一切序列型的對象(包括其它數組),然后產生一個新的含有傳入數據的NumPy數組。
比如,zero和ones分別可以創(chuàng)建指定長度或形狀的全0或全1數組。
empty可以用來創(chuàng)建一個沒有任何具體指的數組。
要用這些方法創(chuàng)建多維數組,只需要傳入一個表示形狀的元組即可:
以下是一些數組創(chuàng)建函數。
由于NumPy關注的是數值計算
因此,如果沒有特別指定,數據類型基本都是float64(浮點數)。
通過astype轉變一個數組的dtype
如果將浮點數轉換成整數,則小數部分將會被截除。
如果某字符串數組表示的全是數字,也可以用astype將其轉換為數值形式。
調用astype總會創(chuàng)建一個新的數組(一個數據的備份),即使新的dtype與舊的dtype相同。
以上就是本文的全部內容,希望對大家的學習有所幫助,也希望大家多多支持創(chuàng)新互聯。