Python Numpy 高效的运算工具详解
更新时间：2021年10月21日 11:15:21 作者：生产队的驴儿
这篇文章主要介绍了Python numpy矩阵处理运算工具用法汇总,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
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
本篇文章就到这里了，希望能够给你带来帮助，也希望您能够多多关注脚本之家的更多内容!
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