摘要：
数组很重要，不用编写循环就可对数据进行批量运算，这叫矢量化。 大小相等的数组之间的任何算术运算都会讲运算应用到元素级： arr=np.array([[1.,2.,3.],[4.,5.,6.]]) arr Out[23]: array([[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]]) arr 阅读全文
摘要：
dtype(数据类型)是一个特殊的对象，它含有ndarray将一块内存解释为特定数据类型所需的信息： import numpy as np arr1=np.array([1,2,3],dtype=np.float64) arr2=np.array([1,2,3],dtype=np.int32) ar 阅读全文
摘要：
创建ndarray （1）使用array函数 接受一切序列型的对象（包括其他数组），然后产生一个新的含有传入数据的numpy数组。 import numpy as np #将一个由数值组成列表作为参数调用'array' data=[6,7.5,8,0,1] arr=np.array(data) ar 阅读全文