这篇博客介绍了Python中数据维度的表示，包括一维的列表和集合，二维的列表，以及高维的字典类型。重点讨论了numpy库，它提供了强大的n维数组对象ndarray，支持广播功能、线性代数和随机数生成等。通过arange、ones、zeros等函数可以创建数组，同时也能从字节流和文件中读取数据。此外，还提及了将numpy数组转换回列表的方法。
数据类型：一维 二维 多维
数据维度的Python表示：
一维数据：列表和集合类型： [3 5 6]有序 {3 5 6}无序
二维数据： 列表类型： [ [1 2 3], [4 5 6] ]
高维数据： 字典类型或数据表示格式
numpy 开源的python科学计算基础库
1.强大的n维数组对象ndarray
2.广播功能函数（用于数组间计算）
3.线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能
numpy是scipy、pandas等数据处理或科学计算库的基础
数组下标从0开始
轴（axis）保存数据的维度， 秩（rank）轴的数量
ndarray数组创建方法：
1.从python列表、元组创建
np.array((3,6))
array([[1., 1., 1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1., 1., 1.]])
2.使用numpy中的函数创建，如arange，ones，zeros等
3.从字节流（raw bytes) 中创建
4.从文件中读取特定格式
数组向列表的转换：
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