标签：入门 NumPy 数据类型 小白 数组 print array Numpy
一：Numpy简介
NumPy，是Numerical Python的简称，它是目前python数值计算中最重要的基础包。大多数计算包都提供了基于Numpy的科学函数功能，将Numpy的数组作为数据交换的通用语言。但是NumPy本身并不提供建模和数学函数，理解NumPy的数组以及基于数组的计算将帮助你更高效的使用基于数组的工具，比如pandas。由于NumPy是一个很大的课题，我呢，也是一个数据分析的新手。所以这篇文章只是对Numpy基础知识做一个介绍、梳理和讲解。
二：生成ndarray
NumPy的核心特征之一就是N-维数组对象——ndarray。ndarray是Python中一个快速、灵活的大型数据集容器。数组允许你使用类似于标量的操作语法在整块数据上进行数据计算。ndarray对象我们在后面会接触非常多。
使用array函数生成数组
import numpy as np
data1=[6,7.5,8,0,1]
arr1=.array(data1)
print(arr1)
#输出结果为array([6.,7.5,8.,0.,1.])嵌套序列，例如同等长度的列表，会自动转换成多维数
data2=[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]
arr2=np.arrary(data2)
print(arr2)
#输出结果为array([1,2,3,4],
# [5,6,7,8])接下来介绍两个属性shape和dtype
shape是表示数组的维度，几行几列
datype则是表示数组元素的数据类型
print(arr2.shape)
print(arr1.dtype)
print(arr2.dtype)
#输出结果为
(2,4)
dtype('float64')
dtypr('int64')arange是python内建的range函数的数组版
arr3=np.arange（10）
print(arr3)
array([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9])
| 函数名 | 描述 |
|---|---|
| array | 将输入数据转换为ndarray，不指名数据类型会自行推断，并默认复制所有输入的数据 |
| asarray | 将输入转换为ndarray |
| arange | python内建函数range的数组版 |
| ones | 根据给定的形状和数据类型生成全1数组 |
| zerors | 根据给定的形状和数据类型生成全0数组 |
| empty | 根据给定的形生成一个没有初始化数值的空数组 |
| 类型 | 类型代码 | 描述 |
| int8,uint8 | i1,u1 | 有符号和无符号的8位整数 |
| int16,uint16 | i2,u2 | 有符号和无符号的16位整数 |
| int32,uint32 | i4,u4 | 有符号和无符号的32位整数 |
| int64,uint64 | i8,u8 | 有符号和无符号的64整数 |
| float16 | f2 | 半精度浮点数 |
| float32 | f4 | 标准半精度浮点数 |
| float64 | f8 | 标准双精度浮点数 |
| float128 | f16 | 拓展精度浮点数 |
| complex64 | c8,c16,c32 | |
| complex128 | ||
| complex256 | ||
| bool | ? | 布尔值 |
| object | o | python object类型 |
| string_ | s | 修正的ASC||字符串类型 |
你可以使用astype方法显性地转换数组的数据类型
arr=np.array([1,2,3,4,5])
dtype('int64')
float_arr=arr.astype(np.float64)
dative('float64')
标签：入门,NumPy,数据类型,小白,数组,print,array,Numpy 来源： https://blog.csdn.net/pinrudeyigui/article/details/118750853
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