〇,numpy简介
numpy是高性能科学计算和数据分析的基础包。
大部分底层代码用C语言编写,运行速度快。
强有力支持向量化编程风格,有效替代循环。
相对于python有更加丰富的数据类型。
numpy中常用的3种对象是 ndarray,matrix 和ufunc
本节我们介绍 ndarray多维数组。
一,ndarray常用属性
二,array数据类型
array 常见的数据类型dtype有:
int:
int16('i2'),int32('i4'),int64('i8')
float:
float16('f2'),float32('f4'),float64('f8')
str/unicode:
np.str('str'),np.unicode('unicode','U',或'U3','
datetime:
日期时间 np.datetime64 ('datetime64')或 'datetime64[D]'规定时间精度,D也可以是Y,M,h,m,s),
时间间隔 np.timedelta64('timedelta64',或 'timedelta64[D]'规定间隔精度,D可以是D,h,m,s)
object:
可以存字符串,列表,字典,时间对象等各种Python对象,函数也是一种对象。
自定义数据类型:
如student = np.dtype([('name','U20'),('age','i2'),('mark','f2')])
1, 整型和浮点型
2,字符串数据类型
3,日期时间数据类型
4,object对象数据类型
5,自定义数据类型
三,创建 array
1,类型转换法
2,内部函数法
3,arange和linspace
四,array索引
1,下标索引和切片索引
(与list中相同)
2,数组索引和布尔索引
( list中不存在)
五,array基本操作
1,逐元素运算
2,矩阵运算
3,基础统计
4,拼接和变形
Python与算法之美
(Python_Ai_Road)
领取专属 10元无门槛券
私享最新 技术干货