python numpy_ndarray

python numpy_ndarray

NumPy（Numerical Python）是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure）结构要高效的多（该结构也可以用来表示矩阵（matrix）），支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库

Numpy介绍

 

一个用python实现的科学计算，包括：1、一个强大的N维数组对象Array；2、比较成熟的（广播）函数库；3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便。

NumPy（Numeric Python）提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、矢量处理，以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。多为很多大型金融公司使用，以及核心的科学计算组织如：Lawrence Livermore，NASA用其处理一些本来使用C++，Fortran或Matlab等所做的任务。

NumPy 的前身为 Numeric ，最早由 Jim Hugunin 与其它协作者共同开发，2005 年，Travis Oliphant 在 Numeric 中结合了另一个同性质的程序库 Numarray 的特色，并加入了其它扩展而开发了 NumPy。NumPy 为开放源代码并且由许多协作者共同维护开发

 

1. 定义：'ndarray'是一个缩写词，全称是“N-dimensional array”,即N维数组，是NumPy库中最重要的数据类型之一，它是一个数组对象。

2. 概述：'ndarray'是NumPy的核心数据类型，可以看做是一个数组，支持各种数算。它通常用于存储和处理大量的数据，因为它比Python内置的列表（list）更高效地处理和运算数组。'ndarray'可以是一维数组、二维数组等任意维度的数组。

3. 用途：'ndarray'主要用于数据处理和科学计算，特别是对于矩阵运算和向量运算。它可以对数组进行各种元素级别的运算、操作数组的形状、检查数组属性等。在科学领域中，'ndarray'常常用于数据分析、图像处理、机器学习等方面。

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