4，array多维数组

〇，numpy简介

numpy是高性能科学计算和数据分析的基础包。

• 大部分底层代码用C语言编写，运行速度快。
• 强有力支持向量化编程风格，有效替代循环。
• 相对于python有更加丰富的数据类型。

numpy中常用的3种对象是 ndarray,matrix 和ufunc

本节我们介绍 ndarray多维数组。

一，ndarray常用属性

二，array数据类型

array 常见的数据类型dtype有：

• int:

int16('i2')，int32('i4')，int64('i8')

• float:

float16('f2')，float32('f4')，float64('f8')

• str/unicode:

np.str('str')，np.unicode('unicode'，'U',或'U3','<U3'规定字符串长度)

• datetime:

日期时间 np.datetime64 ('datetime64')或 'datetime64[D]'规定时间精度，D也可以是Y,M,h,m,s)，

时间间隔 np.timedelta64('timedelta64',或 'timedelta64[D]'规定间隔精度，D可以是D,h,m,s)

• object:

可以存字符串，列表，字典，时间对象等各种Python对象，函数也是一种对象。

• 自定义数据类型：

如student = np.dtype([('name','U20'),('age','i2'),('mark','f2')])

1， 整型和浮点型

2，字符串数据类型

3，日期时间数据类型

4，object对象数据类型

5，自定义数据类型

三，创建 array

1，类型转换法

2，内部函数法

3，arange和linspace

四，array索引

1，下标索引和切片索引

(与list中相同)

2，数组索引和布尔索引

( list中不存在)

五，array基本操作

1，逐元素运算

2，矩阵运算

3，基础统计

4，拼接和变形