对于被多年数据库应用锻炼成“二维表”思路的人来说,NumPY的ndarray实在是太好用了!
1、创建数组
可以用np.array(python数组),np.ones,np.zeros,np.arange等方式创建,需要注意对zeros传递参数,需要括起来 a=np.zeros((2,3)) array([[ 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0.]])
2、不支持多种类型并存
>>> c=np.array(['aa',1,2]) >>> c array(['aa', '1', '2'], dtype='|S2') 这样就比较尴尬了,假如有相关的文字信息,还得放到另外的数组中或者其他的处理方式。
3、切片实在好用
4、对数组可以矢量运算
>>> b1 array([['aa', '1', '2'], ['bb', '3', '2']], dtype='|S2')
>>> b1[b1[:,0]=='aa'] 对第一列设置条件查询 array([['aa', '1', '2']], dtype='|S2')