python numpy学习教程

Numpy的优势在于其数组中的元素类型保持统一，这使得计算和存储空间的估算更加便捷。通过执行向量化运算，Numpy能够对整个数组进行高效处理，而Python列表则通常需要依赖循环语句逐个访问元素并进行操作。由于Numpy采用了经过优化的C语言API，因此在运算速度方面具有明显优势。
Numpy数组的索引从0开始。
安装方法：pip install numpy
若选择安装Anaconda，则可一次性获取Python常用的各类库，从而避免了逐一安装依赖项所带来的繁琐问题。
接下来将详细介绍相关规则及具体代码实现：
1. 创建一维数组arange()

    a = numpy.arange(5, dtype = uint16)
    
      
    

2. 分析数据的类别

    a.dtype()
    
      
    

3. 确定各维度的长度，获取多维数组的形状信息

    a.shape
    a.shape[0]
    
      
      
    

4. 构建具有多个维度的数组结构

    m = numpy.array([numpy.arange(2),numpy.arange(2)])