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++Fortran代码的工具包;4、实用的线性代数傅里叶变换随机数生成函数。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。

posted @ 2024-02-05 08:37  txwtech  阅读(9)  评论(0编辑  收藏  举报