NumPy

导读

NumPy   ndarray

掌握表示，清洗，统计和展示数据的能力

一

数据的维度 ：  

1.一维数组：一维数组对等的有序或无序数据构成，采用线性方式组织。（列表和集合类型）

列表：数据类型可以不同。

数组：数据类型相同。

2.二维数据：由多个一维数据构成，是一个数据的组合形式。列表类型

表格是典型的二维数据，其中，表头是二维数据的一部分。

3.多维数据：由一维或二维数据在新的维度上扩展而成。列表类型

4.高维数据：仅利用最基本的二元关系展示数据间的复杂结构。字典类型或数据表示格式

数据表示格式 JSON XML  YAML

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NumPy是一个开源的Python科学计算基础库。

 

  import numpy as np

N维数组对象：ndarray

数组对象可以去掉元素间运算所需的循环，是一维向量更像单个数据。

设置专门的数组对象，经过优化，可以提升这类应用的运算速度。

ndarray 由两部分构成，实际的数据，描述这些数据的元数据，（数据维度，数据类型）

 

 元素类型：

 

 

 

 

 

 创建ndarray数组

 

 特殊情况：

 

 

 

 维度变换   ndarray 数组的类型变换：new_a = a.astype(new_type)

 ndarray数组向列表的转换： ls = a.stolist()