为了弥补这种结构的不足，Numpy诞生了，在Numpy中提供了两种基本的对象：ndarray和ufunc。ndarray是存储单一数据类型的多维数组，ufunc则是能够对数组进行处理的函数。...02
生成ndarray的几种方式
从已有数据中创建
# 将列表转换成ndarray
import numpy as np
list1 = [1.1, 2.2, 3, 4, 5]
nd1 = np.array...(list1)
print(type(nd1))
print(list1)
#
# [1.1, 2.2, 3, 4, 5]
# 嵌套列表转换成多维ndarray...numpy中也提供了大量的数学函数，并且这些函数的运行速度要比math等库中的函数快很多（具体快多少可以自己实践证明一下），常用的数学函数如下：
sqrt()：计算序列化数据的平方根
sin(),cos...()：三角函数
abs()：计算序列化数据的绝对值
dot()：矩阵运算
log(),log10(),log2()：对数函数
exp()：指数函数
cumsum(),cumproduct()：累计求和，
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