摘要：
数组很重，因为它使你不用编写循环即可对数据执行批量运算。这通常叫做矢量化（vectorization）。大小相等的数组之间的任何算术都会将运算应用到元素级。 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 dtype是Numpy强大和灵活的原因之一。数值型dtype的命名方式相同：一个类型名（如float或int），后面跟一个用于表示各元素位长的数字。标准的双精度浮点值（既Python中的float）需 阅读全文
摘要：
Numpy最重要的一个特点就是其N维数组对象（即ndarray）,该对象是一个快速而灵活的大数据集容器，是一个通用的同构数据多维容器，也就是说，其中的所有元素必须是相同类型的。 创建数组最简单的方法就是array函数，它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 阅读全文
摘要：
Numpy(Numerical Python的简称)是高性能科学计算和数据分析的基础包，部分功能如下： 1、ndarray,一个具有矢量算数运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组。 2、用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数（无序编写循环） 3、用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件 阅读全文