Numpy ndarray 创建与简单的数学运算

初探Numpy

import numpy as np

data=np.random.randn(2,3)    # 生成2行3列的多维数组

对data进行数学运算：

data*10       data+data

以上两个小运算中，可以看出，numpy在数据处理上的优势及其便捷性，且numpy的方法比oython方法要快10-100倍，占用内存也更小。

ndarray：是一个通用的多维同类数据容器，也就是说，它包含的每一个元素均为相同类型。

    每一个数组都有一个shape属性，用来表征数组每一位度的数量；

    每一个数组都有一个dtype属性，用来描述数组的数据类型：

列表list转ndarray

data1=[1,2,3,4,5,6]

arr1=np.array(data1)        #arr1现在是一个一行一列的ndarray

data2=[[1,2,3,4],[7,8,9,6]]

arr2=np.array(data2)

    np.zeros((2,3)) 创建  全0数组

    np.ones((2,3))     创建全1数组

    np.empty((2,3))    创建空数组

numpy的数据类型默认是float64浮点型，如需int32类型，需要指定

arr_int=np.array([1,2,3],dtype=np.int32)

arr_float=arr_int.astype(np.float64)           转换数据类型