本篇內(nèi)容主要講解“Numpy的array怎么創(chuàng)建”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實(shí)用性強(qiáng)。下面就讓小編來帶大家學(xué)習(xí)“Numpy的array怎么創(chuàng)建”吧!

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array對(duì)象的背景

• Numpy的核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，就叫做array就是數(shù)組，array對(duì)象可以是一維數(shù)組，也可以是多維數(shù)組；

• Python的List也可以實(shí)現(xiàn)相同的功能，但是array比List的優(yōu)點(diǎn)在于性能好、包含數(shù)組元數(shù)據(jù)信息、大量的便捷函數(shù)；

• Numpy成為事實(shí)上的Scipy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflow、PaddlePaddle等框架的“通用底層語言”

• Numpy的array和Python的List的一個(gè)區(qū)別，是它元素必須都是同一種數(shù)據(jù)類型，比如都是數(shù)字int類型，這也是Numpy高性能的一個(gè)原因；

array本身的屬性

• shape：返回一個(gè)元組，表示array的維度

• ndim：一個(gè)數(shù)字，表示array的維度的數(shù)目

• size：一個(gè)數(shù)字，表示array中所有數(shù)據(jù)元素的數(shù)目

• dtype：array中元素的數(shù)據(jù)類型

創(chuàng)建array的方法

• 從Python的列表List和嵌套列表創(chuàng)建array

• 使用預(yù)定函數(shù)arange、ones/ones_like、zeros/zeros_like、empty/empty_like、full/full_like、eye等函數(shù)創(chuàng)建

• 生成隨機(jī)數(shù)的np.random模塊構(gòu)建

array本身支持的大量操作和函數(shù)

• 直接逐元素的加減乘除等算數(shù)操作

• 更好用的面向多維的數(shù)組索引

• 求sum/mean等聚合函數(shù)

• 線性代數(shù)函數(shù)，比如求解逆矩陣、求解方程組

到此，相信大家對(duì)“Numpy的array怎么創(chuàng)建”有了更深的了解，不妨來實(shí)際操作一番吧！這里是創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，更多相關(guān)內(nèi)容可以進(jìn)入相關(guān)頻道進(jìn)行查詢，關(guān)注我們，繼續(xù)學(xué)習(xí)！

當(dāng)前文章：Numpy的array怎么創(chuàng)建
轉(zhuǎn)載源于：http://aaarwkj.com/article46/gdgohg.html

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