Python Numpy 高效的运算工具详解

目录

• Numpy 介绍
  • 优势
• numpy常用属性
  • ndarray形状
• 二维数组
  • ndarray类型
  • 创建ndarray时，指定其类型
• 基本操作
• 总结

 

Numpy 介绍

numpy

num numerical 数值化

py python

ndarray

n 任意个

d dimension 维度

array 数组

n维 相同数组类型的集合

将数据组 转化为 ndarray类型

data = np.array(数组)

import numpy as np
data = np.array([[80,89,65,79],
[80,89,65,79],
[80,89,65,79],
[80,89,65,79],
[80,89,65,79]]
)
data
type(data)

通过 ndarray的形式进行存储

 

优势

存储风格

ndarray 相同类型 通用性差

list 不同类型 通用性强

并行化运算

nd.array 支持并行化/向量化运算

底层语言

多任务处理： 多线程 多进程

python受到GIL锁限制，拖累限制。

numpy底层用C语言实现，接触GIL锁限制。不受python解释器限制。

 

numpy常用属性

形状 shape 维度 元素个数

类型 dtype （根据数据类型得知）所占内存的大小

 

ndarray形状

 

二维数组

下图（3，3） 三行 三列

三个 二维数组

 

ndarray类型

 

创建ndarray时，指定其类型

data3 = np.array([1.1,2.2,3,3],dtype = "float32")
data3 = np.array([1.1,2.2,3,3],dtype = np.float32)

不指定的话，整数默认int64，，小数float64。

 

基本操作

生成数据方法adarrat

 

总结

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原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_46969441/article/details/120836745