一、Numpy概念

Numpy(Numerical Python的简称)是Python科学计算的基础包。它提供了以下功能:  除了为Python提供快速的数组处理能力,Numpy在数据分析方面还有另外一个主要作用,即作为在算法之间传递数据的容器。对于数值型数据,Numpy数组在存储和处理数据时要比内置的Python数据结构高效的多。此外,由低级语言(比如C和Fortran)编写的库可以直接操作Numpy数组中的数据,无需进行任何数据复制工作。圆柱模板

二、Numpy的突出优势

与Python的基本数据类型相比,其具有以下突出优势:   NumPy提供了两种基本的对象:ndarray(N-dimensional array object)和ufunc(universal function object)。ndarray用来存储单一数据类型的多维数组,ufunc是对数组进行处理的函数。

三、ndarray对象py

Numpy的核心是ndarray对象,它封装了同质数据类型的n维数组,与python序列有以下区别:  ndarray在创建时有固定大小:不同于python中的列表,更改ndarray的大小将创建一个新的数组并删除原始数据 ndarray中的元素有相同的数据类型 ndarray便于对大量数据进行高级数学操作:通常会比python内置序列更高效也更简单 越来越多的基于python的科学和数学软件使用ndarray数组:只知道python的内置序列类型是不够的,还需要知道如何使用ndaray数组  ndarray数据类型 Numpy支持比Python更多种类的数值类型,参见:数据类型圆柱木模板

numpy数据类型 python类型 描述
bool_ bool 布尔(True或False),存储为一个字节
int_ int 默认整数类型(与C long相同;通常为int64或int32)
intc   与C int(通常为int32或int64)相同
intp   用于索引的整数(与C ssize_t相同;通常为int32或int64)
int8   字节(-128到127)
int16   整数(-32768到32767)
int32   整数(-2147483648至2147483647)
int64   整数(-9223372036854775808至9223372036854775807)
uint8   无符号整数(0到255)
uint16   无符号整数(0到65535)
uint32   无符号整数(0至4294967295)
uint64   无符号整数(0至18446744073709551615)
float_ float float64的简写。
float16   半精度浮点:符号位,5位指数,10位尾数
float32   单精度浮点:符号位,8位指数,23位尾数
float64   双精度浮点:符号位,11位指数,52位尾数
complex_ complex complex128的简写。
complex64   复数,由两个32位浮点(实数和虚数分量)
complex128   复数,由两个64位浮点(实数和虚数分量)

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