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说明:文章所有内容均截选自用户“huhuhang”发布在实验楼上的教程【Numpy 使用教程】,如果对Numpy感兴趣的可以点击教程查看完整教程;未经允许,禁止转载~
如果你使用 Python 语言进行科学计算,那么一定会接触到 Numpy。Numpy 是支持 Python 语言的数值计算扩充库,其拥有强大的高维度数组处理与矩阵运算能力。除此之外,Numpy 还内建了大量的函数,方便你快速构建数学模型。
Numpy 多维数组
1 ndarray 介绍
在 python 内建对象中,数组有三种形式:
list 列表:[1, 2, 3]
Tuple 元组:(1, 2, 3, 4, 5)
Dict 字典:{A:1, B:2}
其中,元组与列表相似,不同之处在于元组的元素不能修改。而字典由键和值构成。
python 标准类针对数组的处理局限于 1 维,并仅提供少量的功能。
而 Numpy 最核心且最重要的一个特性就是 ndarray 多维数组对象,它区别于 python 的标准类,拥有对高维数组的处理能力,这也是数值计算过程中缺一不可的重要特性。
Numpy 中,ndarray 类具有六个参数,它们分别为:
shape:数组的形状。
dtype:数据类型。
buffer:对象暴露缓冲区接口。
offset:数组数据的偏移量。
strides:数据步长。
order:{'C','F'},以行或列为主排列顺序。
下面,我们来了解创建
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