北京理工大学Python数据分析课程

数据维度
维度：一组数据的组织形式

一维型数据：基于等价关系的一维有序或无序数据构成，并遵循线性组织方式排列。涵盖列表、集合以及数组类型（在Python中相对较少使用，在C++和Java等编程语言中较为普遍）。

• 列表：数据类型可异构

• 数组：元素具有相同的类型
  Plane Data ：由多个一维序列构成其组合方式表现为列表形式（表现形式：列表）。

• 表格
  多维数据 ：基于一维或二维数据构建而成（呈现形式：列表）。
  高维数据 ：通过最基础的二元关系来展现数据之间的复杂联系。

NumPy 是一个开源的Python科学计算基础库。

• 一个功能强大的N维数组对象ndarray。

• 支持矩阵间数值计算的一一对应执行标量运算的操作；通过广播机制自动扩散到相同形状以完成相应运算。

• 支持集成C/C++与Fortran代码的工具。

• 包括线性代数运算、傅里叶变换三大核心功能以及随机数生成等功能。

• 在数据处理与科学计算领域中被广泛采用作为基础库模块。

• 使用方法：导入库模块（import numpy as np）。

• 基于高效实现的底层代码（用C语言编写）。
  N维数组对象：ndarray

• 观察：在科学计算领域中发现了一个有趣的现象。
  观察表明，在科学计算中一个维度的所有数据类型往往相同
  这一特性使得数