上一篇文章当中曾经提到过，同样大小的数据，使用Numpy的运算速度会是我们自己写循环来计算的上百倍甚至更多。并且Numpy的API非常简单，通常只要简单几行代码就可以完成非常复杂的操作。
上面三个特性在对象创建的时候就被赋值,除了值之外,其他两个特性都是只读的.对 于新风格的类型和类,对象的类型也是可以改变的,不过对于初学者并不推荐这样做.
1、切片运算符[]实际上在代码中与slice()使用:符号的对象一起使用，仅在[]内有效。
本期讲解的是高级数据类型的公共方法。那么此时张三就有疑问了謓泽謓泽高级数据类型的公共方法是什么啊，能不能跟我说说(●'◡'●)
在切片和区间操作里不包含区间范围的最后一个元素是 Python 的风格， 这个习惯符合 Python、C 和其他语言里以 0 作为起始下标的传统。这样 做带来的好处如下。
上一篇我介绍了三种向Tensorflow提供数据的方式。这一篇我会说一说如何使用Tensorflow的重载操作。
(4)原始字符串 原始字符串用于显示字符串原来的意思，不让转义字符生效。用 r 或 R来定义原始字符串。 例如：
字符串是一种表示文本数据的类型。所谓字符串，就是由零个或多个字符组成的有限序列，一般记为：
NumPy作为Python数据分析领域的基石库，其理解和熟练应用程度往往是面试官衡量候选者数据分析能力的重要指标。本篇博客将深入浅出地探讨Python数据分析面试中与NumPy相关的常见问题、易错点，以及如何避免这些问题，同时附上代码示例以供参考。
在刚学python时候，我们都知道字符串（String）、列表（list）和元组（tuple）序列化数据类型支持切片操作。
在数据分析中，数据的选择和运算是非常重要的步骤。数据选择和运算是数据分析中的基础工作，正确和高效的选择和运算方法对于数据分析结果的准确性和速度至关重要。
📝前言： 我们已经学习了python数据容器中的列表，元组以及字符串。而他们都属于序列 （序列是指：内容连续，有序，可以用下标索引访问的数据容器） 在之前已经介绍了不少操作方法，这篇文章，我将继续扩展一下，关于序列的通用操作方法： 1，" + “和” * " 2，元素存在性（in） 3，数据切片
#Python逻辑运算：和，或，非 #Python中没有&&，|| !!短路逻辑运算符替代用和，或，不分别替代 打印（“ ===============================逻辑运算符============ =================== ） a = 1 ; b = 2 ; 打印（“ a =” ，a） 打印（“ b =” ，b） 打印（“ a和b：” ，a 和 b） 打印（“ b和a：” ，b 和 a） 打印（“ a或b：” ，a 或 b） 打印（“ b或a
导读：在数据分析当中，Python用到最多的第三方库就是Numpy。本文内容是「大数据DT」内容合伙人王皓阅读学习《Python 3智能数据分析快速入门》过后的思考和补充，结合这本书一起学习，效果更佳。
我们一起来学习Python数据分析的工具学习阶段，包括Numpy，Pandas以及Matplotlib，它们是python进行科学计算，数据处理以及可视化的重要库，在以后的数据分析路上会经常用到，所以一定要掌握，并且还要熟练！今天先从Numpy开始
NumPy 是 Numerical Python 的简称，它是 Python 中的科学计算基本软件包。NumPy 为 Python 提供了大量数学库，使我们能够高效地进行数字计算。更多可点击Numpy官网(http://www.numpy.org/)查看。
Python之NumPy实践之数组和矢量计算 1. NumPy（Numerical Python）是高性能科学技术和数据分析的基础包。 2. NumPy的ndarray:一种对位数组对象。NumPy最
Python列表与数组不同。在处理数组时，我们讨论了一组同类数据元素。对于python中的列表，情况并非如此。Python List可以存储异构的元素集合。此功能将帮助开发人员和程序员以更灵活的方式处理列表。python中的List是最强大的内置数据结构之一。
今天继续我们的Python基础内容，上一次我们对Python做了一个简单的介绍，涉及Python的一些语言特性、必备常识、IDE的使用等等，今天我们来介绍Python的一些具体的语法。
概述 元组，使用小括号()来标识，其特点是：元组中的元素不可修改 下面我们看下如何创建元组的示例： tuple1 = (u'DeepTest', u'开源优测', u'1') tuple2 = (1, 2, 3, 4, 5) tuple3 = ("a", "b", "c", "d", "e") 内置函数 Python中常用的内置函数有： len 用于计算元组元素的个数 max 返回元组中元素最大值 min 返回元组中元素最小值 tuple 将列表转换成元组 下面我们一起看看上述四个函数的示例: # -*
在 Python 中，[::-1] 是一种常见的切片操作，用于字符串、列表等序列数据类型。这种操作的目的是将序列中的元素进行反转。其工作原理基于 Python 切片操作的一般形式 [start: stop: step]，其中 start 是切片开始的位置，stop 是切片结束的位置（但不包括此位置的元素），而 step 是步长，用于指定切片操作中元素的选取间隔。在 [::-1] 这个特殊形式中，没有明确指定 start 和 stop 值，而 step 被设置为 -1，表示步长为负数，即从序列的末尾向序列的开头取元素。
切片索引Numpy中选取数据子集或者单个元素的方式有很多，一维数组和Pyhon列表的功能差不多,看下图:
本文介绍了Python中的变量和运算符，包括整数、浮点数、布尔数、字符串和列表等数据类型的操作和应用。同时，还介绍了Python中的字符串格式化、运算符的优先级和字符串的切片等知识点。
序列是Python中的重要数据结构，序列包括字符串，列表，元组。 大部分读者朋友学习Python的时候都会找本书或者资料从头看到尾，这次我们换一个思路，问答式的方式，可能让我们精力更集中，下面开始我们的提问：
Python的主要应用是进行科学计算，科学计算的基础就是数字，字符串和列表。本文将会详细的给大家介绍一下这三个数据类型的使用情况。
与 C/C++ 不同，Python 中的 float 精度更高，范围在 -3.4028235 x 10^38 ~ 3.4028235 x 10^38 之间。
python是动态语言，不需要预先声明变量的类型，变量的类型和值在赋值的那一刻被初始化
了解这些结构基础是Python数据分析的关键，可以帮助分析人员更有效地处理、分析和呈现数据。
python数据分析学习笔记系列——基础知识篇 总第44篇 ▼ 基本概念 1、数 在Python中有4种类型的数——整数、长整数、浮点数和复数。一般我们默认只使用整数—int；浮点数—float两种。
数字很常见，比如：1，2，100，999等，两个常见的数据类型转化函数：int和float。数值型数据的常见操作：
注意：上述转换后结果为字符串类型，因此如果进行相等比较的话，输出的是False结果
本模块主要包括一些Python内部操作符对应的函数。这些函数主要分为几类：对象比较、逻辑比较、算术运算和序列操作。
本章主要讲述关于字符串（str）类型的相关知识点，主要包括有字符串表示法、转移字符、ASCII编码、raw原始字符串函数、字符串运算、字符串索引及切片、常用字符串序列函数、字符串方法、格式化字符串及占位符等
list的切片，内部是调用__getitem__，__setitem__,__delitem__和slice函数。而slice函数又是和range()函数相关的。
python3中取消了cmp比较运算符，但我们可以直接通过比较运算符<>进行比较； 数字可以比较，字符串可以比较，元组，列表可以比较大小，但字典不能比较大小
本文是一个关于Python numpy的基础学习教程，其中，Python版本为Python 3.x
该文介绍了TensorFlow中的广播操作、设备、eval、feed、fetch、图、索引切片、节点、操作、运行、会话、稀疏张量、Tensor和C++中的Tensor的用法。
在Python中，列表（list）是一种有序、可变的数据结构，用于存储多个元素。列表可以包含不同类型的元素，包括整数、浮点数、字符串等。实际上列表有点类似C++语言中的数组，但仅仅只是类似，和数组还是有点不一样的。列表非常适合利用顺序和位置定位某一元素，尤其是当元素的顺序或内容经常发生改变时。
NumPy是Python中众多科学软件包的基础。它提供了一个特殊的数据类型ndarray，其在向量计算上做了优化。这个对象是科学数值计算中大多数算法的核心。下面，我们将介绍ndarray的一些基本操作。 1.创建ndarray对象 创建多维数组最简单的方法就是使用np.array函数，它接受序列型的对象（包括列表和元组）以及嵌套序列。 np.arange函数和内置的range类似，只是返回的是一个ndarray对象而不是列表。 2.基本属性：shape和dtype ndarray对象包括
Python的基本数据类型有整数，浮点数，布尔，字符串，它们是最基本的数据。在实际编程中，我们要经常组织由很多基本数据组成的集合，这些集合的不同组织方式就是：数据结构，今天讲的是数据结构中的Python list(列表)。数据结构就是一些数据组合得到的“复合”数据类型。
✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页：小嗷犬的博客 🍊个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。 🥭本文内容：Python 序列类型 更多内容请见👇 Python 入门基础专栏 Python 字符串 Python 常用字符串方法 ---- Python 序列类型 1.什么是序列类型 2.通用序列类型操作 2.1 索引 2.2 切片 2.2.1 步长 2.3 连接和复制 2.4 in 和 not in 2.5 count
Python数据分析——Numpy、Pandas库 总第48篇 ▼ 利用Python进行数据分析中有两个重要的库是Numpy和Pandas，本章将围绕这两个库进行展开介绍。 Numpy库 Numpy
str字符串作为python中常用的基本数据类型，应用非常之广。常常在编程中忘记或错用其使用方法，特此记录。
前面已经介绍了安装开发环境，运行Python程序。本文开始介绍如何看懂代码及写出自己的代码。
Python中的字符串str用单引号(' ')或双引号(" ")括起来，同时使用反斜杠()转义特殊字符。
1，列表是由一系列元素组成，元素与元素之间可能没有任何的关联关系，但他们之间有先后顺序关系。
参考NumPy官方文档，总结NumPy索引和切片，可以看到它们相比Python更加方便、简介和强大。
列表（list）：内置类型，可变（或不可哈希），其中可以包含任意类型的数据，支持使用下标和切片访问其中的某个或某些元素，常用方法有append()、insert()、remove()、pop()、sort()、reverse()、count()、index()，支持运算符+、+=、*、*=。可以使用[]直接定义列表，也可以使用list()把其他类型的可迭代对象转换为列表，列表推导式也可以用来创建列表，若干标准库函数、内置类型方法以及扩展库函数或方法也会返回列表。列表不能作为字典的“键”，也不能作为集合的元素
numpy是一个在python中做科学计算的基础库，重在数值计算，也是大部分python科学计算库的基础库，多用于在大型，多维数组上执行数值运算。学习numpy是后面学习pandas的重要基础。Numpy用np.array()的方法就可以创建数组，常见的数据类型有int，float，bool。一般64位的电脑默认为int64，也可以通过dtype=‘ ’的方式来改变类型。数组的形状可以用(2,3)来表示，比如这个例子就表示这是一个2行3列的数组，用reshape()的方法可以更改数组的形状。数组的基本运算与矩阵的运算有点类似，但这不是今天的重点，今天主要讲的是numpy读取本地数据和索引。
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