NumPY学习笔记

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')

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