NumPy学习_01 ndarray相关概念

1.NumPy库

NumPy = Numerical Python 是高性能科学计算和数据分析的基础库。
pandas库充分借鉴了NumPy的相关概念，先行掌握NumPy库的用法，才能把pandas的用处发挥到极致。
NumPy库是Numeric和Numarray的一个整合库。
NumPy是开源项目，使用BSD许可证。
NumPy是大多数Python发行版的基础库，也可自行安装。

# NumPy库导入方法
import numpy as np

2.ndarray对象

整个NumPy库的基础是ndarray对象。
ndarray = N-dimensional array 意思为N维数组。
数据类型：由dtype（data-type）对象来指定，每个ndarray只有一种dtype.
数组的型：由shape来确定，一个表示各维度大小的元组。
shape确定了数组的维数和元素数量。
数组的维统称为轴（axes）
轴的数量被称做秩（rank）

# 一个二维数组的示例
a = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])
print(a)
print(type(a)) # 检测新创建对象的类型
print('数据类型: %s' % (a.dtype)) # 数据类型（或a.dtype.name）
print('每个元素占 %d 个字节' % (a.itemsize)) # 数组中每个元素占多少个字节
print('所有元素占 %d 个字节' % (a.nbytes)) # 数组中所有元素的字节长度
print('数组维数: %d' % (a.ndim)) # 维数（轴数量）
print('数组长度: %d' % (a.size)) # 数组长度
print('数组的型:', a.shape) # 数组的型

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<class 'numpy.ndarray'>
数据类型: int32
每个元素占 4 个字节
所有元素占 24 个字节
数组维数: 2
数组长度: 6
数组的型: (2, 3)