Python Numpy 高效的運(yùn)算工具詳解
Numpy 介紹
numpy
num numerical 數(shù)值化
py python
ndarray
n 任意個
d dimension 維度
array 數(shù)組
n維 相同數(shù)組類型的集合
將數(shù)據(jù)組 轉(zhuǎn)化為 ndarray類型
data = np.array(數(shù)組)
import numpy as np data = np.array([[80,89,65,79], [80,89,65,79], [80,89,65,79], [80,89,65,79], [80,89,65,79]] ) data type(data)
通過 ndarray的形式進(jìn)行存儲
優(yōu)勢
存儲風(fēng)格
ndarray 相同類型 通用性差
list 不同類型 通用性強(qiáng)
并行化運(yùn)算
nd.array 支持并行化/向量化運(yùn)算
底層語言
多任務(wù)處理： 多線程 多進(jìn)程
python受到GIL鎖限制，拖累限制。
numpy底層用C語言實(shí)現(xiàn)，接觸GIL鎖限制。不受python解釋器限制。
numpy常用屬性
形狀 shape 維度 元素個數(shù)
類型 dtype （根據(jù)數(shù)據(jù)類型得知）所占內(nèi)存的大小
ndarray形狀
二維數(shù)組
下圖（3，3） 三行 三列
三個 二維數(shù)組
ndarray類型
創(chuàng)建ndarray時，指定其類型
data3 = np.array([1.1,2.2,3,3],dtype = 'float32') data3 = np.array([1.1,2.2,3,3],dtype = np.float32)
不指定的話，整數(shù)默認(rèn)int64，，小數(shù)float64。
基本操作
生成數(shù)據(jù)方法adarrat
總結(jié)
本篇文章就到這里了，希望能夠給你帶來幫助，也希望您能夠多多關(guān)注腳本之家的更多內(nèi)容!
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