文章目录
- 一、numpy的介绍
- 1、ndarray介绍
- 2、ndarray使用
- 1、ndarray的属性
- 2、ndarray生成数组的方法
- 3、修改数组的形状
- 4、修改数组的类型
- 5、数组去重
- 二、数组的运算
- 1、逻辑运算
- 2、通用判断函数
- 3、三元运算符
- 4、统计运算
- 三、数组间运算
- 四、数学：矩阵
一、numpy的介绍
numpy是一个开源的python科学计算库，用于快速处理任意维度的数组。
numpy支持常见的数组和矩阵操作，对于同样的数值计算任务，使用numpy比直接使用python要简洁的多。
numpy使用ndarray对象来处理多维数组，该对象是一个快速而灵活的大数据容器。
1、ndarray介绍
- ndarray与python效率对比
import random
import time
import numpy as np
a = []
for i in range(100000000):a.append(random.random())# 通过%time魔法方法，查看当前行代码运行一次所花费的时间
%time sum1 = sum(a)b = np.array(a)%time sum2 = np.sum(b)
- ndarray优势
2、ndarray使用
1、ndarray的属性
2、ndarray生成数组的方法
3、修改数组的形状
4、修改数组的类型
5、数组去重
二、数组的运算
1、逻辑运算
2、通用判断函数
3、三元运算符
4、统计运算
三、数组间运算
