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2.2.1 numpy简介

NumPy是用来进行高性能科学计算以及数据分析的基础包。在Python中导入numpy时，通常将其别名设置为np:

import numpy as np
# 使用array方法来构造一个数组
array = np.array([1, 3, 5, 7, 9, 11])

2.2.2 numpy与list

Numpy数组与List的主要区别在于Numpy中的数组是一个连续的内存块，元素通常为相同类型。List也是顺序存储结构，但存储的是对象的引用。Numpy支持向量，矩阵，线性代数数学运算，且专门针对数组的操作和运算进行了设计，其存储效率和运算性能远优于嵌套列表。

2.2.3 ndarray及其属性

NumPy中的Ndarray，是一个n维的数组对象。Ndarray中的每个元素在内存中占有相同存储大小的空间。Ndarray主要由下表所示的属性构成:

使用numpy的array等方法构造数组，再通过成员操作符.来访问数组的属性:

import numpy as np
# 传递一维的序列结构来构造一维数组
array = np.array([1， 2， 3， 4， 5])

# (1) 数组元素的类型
print(array.dtype)
# (2) 数组的形状,array为1行5列的数组，(1,5)即shape
print(array.shape)

# (3) 数组的维数, 相同维数的数组，或有不同的shape
# 比如(2,3)的数组与(3,2)的数组，其维数都为2
print(array.ndim)

# (4) 数组的总元素个数
print(array.size)

2.2.4 numpy支持的数据类型

Numpy主要提供的是整型，浮点型等数据类型:

在下节课程中将系统讲解Numpy之数组对象的构造，并提供详细的代码实例。

2.2.5 最具实力的小班培训

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