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本篇內容介紹了“python中的多維數組是什么意思”的有關知識,在實際案例的操作過程中,不少人都會遇到這樣的困境,接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧!希望大家仔細閱讀,能夠學有所成!
〇,numpy簡介
numpy是高性能科學計算和數據分析的基礎包。
大部分底層代碼用C語言編寫,運行速度快。
強有力支持向量化編程風格,有效替代循環。
相對于python有更加豐富的數據類型。
numpy中常用的3種對象是 ndarray,matrix 和ufunc
一,ndarray常用屬性
二,array數據類型
array 常見的數據類型dtype有:
int:
int16('i2'),int32('i4'),int64('i8')
float:
float16('f2'),float32('f4'),float64('f8')
str/unicode:
np.str('str'),np.unicode('unicode','U',或'U3','<U3'規定字符串長度)
datetime:
日期時間 np.datetime64 ('datetime64')或 'datetime64[D]'規定時間精度,D也可以是Y,M,h,m,s),
時間間隔 np.timedelta64('timedelta64',或 'timedelta64[D]'規定間隔精度,D可以是D,h,m,s)
object:
可以存字符串,列表,字典,時間對象等各種Python對象,函數也是一種對象。
自定義數據類型:
如student = np.dtype([('name','U20'),('age','i2'),('mark','f2')])
1, 整型和浮點型
2,字符串數據類型
3,日期時間數據類型
4,object對象數據類型
5,自定義數據類型
三,創建 array
1,類型轉換法
2,內部函數法
3,arange和linspace
四,array索引
1,下標索引和切片索引
(與list中相同)
2,數組索引和布爾索引
( list中不存在)
五,array基本操作
1,逐元素運算
2,矩陣運算
3,基礎統計
4,拼接和變形
“python中的多維數組是什么意思”的內容就介紹到這里了,感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注億速云網站,小編將為大家輸出更多高質量的實用文章!
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