Python 数组数据类型:探索NumPy的神奇世界

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本文详细介绍了NumPy在Python中的重要性,包括如何创建数组、执行数组运算、进行切片和索引以及如何改变数组形状。NumPy为数据科学和机器学习提供了高效的操作工具。

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Python 数组数据类型:探索NumPy的神奇世界

作为 Python 中的一种基本数据类型,数组(Array)在数据科学和机器学习领域扮演着非常重要的角色。而在 Python 中,最受欢迎的数组库莫过于 NumPy 了。NumPy 可以说是 Python 数组操作的神器,它提供了丰富的数组操作功能,包括向量化计算、高阶数组操作、统计分析等等,而且其性能也非常出色。

在 NumPy 中,数组是一种类似于列表的数据结构,但不同的是数组中的元素必须都是同一种类型,这让 NumPy 的运算变得更加高效。下面我们就来看看 NumPy 中数组数据类型的使用方法。

1. 创建数组

在 NumPy 中,我们可以使用 np.array() 函数来创建数组,该函数接收一个序列参数(比如列表或元组),返回一个 ndarray 对象:

import numpy as np

# 通过列表创建一维数组
a = np.array([1
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