Numpy基本介绍

目录

1、Numpy的优势

1.1、ndarray介绍

1.2、ndarray与Python原生list运算效率对比

1.3、ndarray的优势

1.3.1、内存块风格

1.3.2、ndarray支持并行化运算(向量化运算)

1.3.3、效率远高于纯Python代码

2、N维数组-ndarray

2.1、ndarray的属性

2.2、ndarray的形状

2.3、ndarray的类型


1、Numpy的优势

Numpy(Numerical Python)是一个开源的Python科学计算库,用于快速处理任意维度的数组。Numpy支持常见的数组和矩阵操作。对于同样的数值计算任务,使用Numpy比直接使用Python要简洁的多。

Numpy使用ndarray对象来处理多维数组,该对象是一个快速而灵活的大数据容器。

1.1、ndarray介绍

NumPy提供了一个N维数组类型ndarray,它描述了相同 类型的"items"的集合

import numpy as np#创建ndarray
score = np.array([[80,89,86,67,79],
[78,97,89,67,81],
[90,94,78,67,74],
[91,91,90,67,69],
[70,79,84,67,84],
[94,92,93,67,64],
[86,85,83,67,80]])

 

使用python列表可以存储一维数组,通过列表的嵌套可以实现多维数组,那么为什么还需要使用Numpy的ndarray呢?

1.2、ndarray与Python原生list运算效率对比

import random
import time
import numpy as npa = []
for i in range(1000000000):a.app

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