Numpy的array怎么創(chuàng)建

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array對象的背景

• Numpy的核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，就叫做array就是數(shù)組，array對象可以是一維數(shù)組，也可以是多維數(shù)組；

• Python的List也可以實現(xiàn)相同的功能，但是array比List的優(yōu)點在于性能好、包含數(shù)組元數(shù)據(jù)信息、大量的便捷函數(shù)；

• Numpy成為事實上的Scipy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflow、PaddlePaddle等框架的“通用底層語言”

• Numpy的array和Python的List的一個區(qū)別，是它元素必須都是同一種數(shù)據(jù)類型，比如都是數(shù)字int類型，這也是Numpy高性能的一個原因；

array本身的屬性

• shape：返回一個元組，表示array的維度

• ndim：一個數(shù)字，表示array的維度的數(shù)目

• size：一個數(shù)字，表示array中所有數(shù)據(jù)元素的數(shù)目

• dtype：array中元素的數(shù)據(jù)類型

創(chuàng)建array的方法

• 從Python的列表List和嵌套列表創(chuàng)建array

• 使用預(yù)定函數(shù)arange、ones/ones_like、zeros/zeros_like、empty/empty_like、full/full_like、eye等函數(shù)創(chuàng)建

• 生成隨機數(shù)的np.random模塊構(gòu)建

array本身支持的大量操作和函數(shù)

• 直接逐元素的加減乘除等算數(shù)操作

• 更好用的面向多維的數(shù)組索引

• 求sum/mean等聚合函數(shù)

• 線性代數(shù)函數(shù)，比如求解逆矩陣、求解方程組

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