這篇文章將為大家詳細講解有關numpy中封裝的array有什么用，小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

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python中的list是python的內置數(shù)據(jù)類型，list中的數(shù)據(jù)類不必相同的，而array的中的類型必須全部相同。

在list中的數(shù)據(jù)類型保存的是數(shù)據(jù)的存放的地址，簡單的說就是指針，并非數(shù)據(jù)，這樣保存一個list就太麻煩了，例如list1=[1,2,3,'a']需要4個指針和四個數(shù)據(jù)，增加了存儲和消耗cpu。

numpy中封裝的array有很強大的功能，里面存放的都是相同的數(shù)據(jù)類型

list1=[1,2,3,'a']
print list1
 
a=np.array([1,2,3,4,5])
b=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
c=list(a)   # array到list的轉換
print a,np.shape(a)
print b,np.shape(b)
print c,np.shape(c)

運行結果：

[1, 2, 3, 'a'] # 元素數(shù)據(jù)類型不同，并且用逗號隔開
[1 2 3 4 5] (5L,) # 一維數(shù)組，類型用tuple表示
[[1 2 3]
[4 5 6]] (2L, 3L)
[1, 2, 3, 4, 5] (5L,)

 array的創(chuàng)建：參數(shù)既可以是list，也可以是元組.使用對應的屬性shape直接得到形狀

a=np.array((1,2,3,4,5))# 參數(shù)是元組
b=np.array([6,7,8,9,0])# 參數(shù)是list
c=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])# 參數(shù)二維數(shù)組
print a,b,
c.shape()

   也可以直接改變屬性array的形狀，-1代表的是自己推算。這里并不是T, reshape(())也可以

c = np.array([[1, 2, 3, 4],[4, 5, 6, 7], [7, 8, 9, 10]])
c.shape # (3L, 4L)
c.shape=4,-1   //c.reshape((2,-1))
c

關于numpy中封裝的array有什么用就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。