摘要：
数组操作 更改形状 在对数组进行操作时，为了满足格式和计算的要求通常会改变其形状。 numpy.ndarray.shape表示数组的维度，返回一个元组，这个元组的长度就是维度的数目，即 ndim 属性(秩)。 【例】通过修改 shape 属性来改变数组的形状。 import numpy as np 阅读全文
摘要：
副本与视图 在 Numpy 中，尤其是在做数组运算或数组操作时，返回结果不是数组的 副本 就是 视图。 在 Numpy 中，所有赋值运算不会为数组和数组中的任何元素创建副本。 numpy.ndarray.copy() 函数创建一个副本。 对副本数据进行修改，不会影响到原始数据，它们物理内存不在同一位 阅读全文
摘要：
数据类型 常见数据类型 Python 原生的数据类型相对较少， bool、int、float、str等。这在不需要关心数据在计算机中表示的所有方式的应用中是方便的。然而，对于科学计算，通常需要更多的控制。为了加以区分 numpy 在这些类型名称末尾都加了“_”。 下表列举了常用 numpy 基本类型 阅读全文
摘要：
导入 numpy。 import numpy as np numpy 提供的最重要的数据结构是ndarray，它是 python 中list的扩展。 1. 依据现有数据来创建 ndarray （a）通过array()函数进行创建。 def array(p_object, dtype=None, co 阅读全文