​
​

活动地址：CSDN21天学习挑战赛

学习的最大理由是想摆脱平庸，早一天就多一份人生的精彩；迟一天就多一天平庸的困扰。各位小伙伴，如果您：
想系统/深入学习某技术知识点…
一个人摸索学习很难坚持，想组团高效学习…
想写博客但无从下手，急需写作干货注入能量…
热爱写作，愿意让自己成为更好的人…

目录

👬学习计划

1，学习目标

2，学习内容

👬学习日记

1，学习的收获

①Numpy的简介

②数据类型ndarray

 ③Numpy的优势

④Numpy的数据类型

⑤Numpy的数组属性

---

👬学习计划

1，学习目标

1.掌握Numpy

2.掌握Numpy的优势

3.掌握ndarray的属性

4.掌握ndarray的数据类型

2，学习内容

• Numpy
• ndarray

👬学习日记

1，学习的收获

🔥🔥根据以上的学习知识点进行学习总结，总结知识点如下：

①Numpy的简介

NumPy（Numerical Python）是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多（该结构也可以用来表示矩阵（matrix）），支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。

🚩一个用python实现的科学计算，包括：

1、一个强大的N维数组对象Array；

2、比较成熟的（广播）函数库；

3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；

4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便。

NumPy（Numeric Python）提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、矢量处理，以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。多为很多大型金融公司使用，以及核心的科学计算组织如：Lawrence Livermore，NASA用其处理一些本来使用C++，Fortran或Matlab等所做的任务。

②数据类型ndarray

NumPy provides an N-dimensional array type, the ndarray, which describes a collection of “items” of the same type.

NumPy提供了一个N维数组类型ndarray，它描述了相同类型的“items”的集合。

ndarray到底跟原生python列表的区别：

从图中我们可以看出ndarray在存储数据的时候，数据与数据的地址都是连续的，这样就给使得批量操作数组元素时速度更快。

这是因为ndarray中的所有元素的类型都是相同的，而Python列表中的元素类型是任意的，所以ndarray在存储元素时内存可以连续，而python原生list就只能通过寻址方式找到下一个元素，这虽然也导致了在通用性能方面Numpy的ndarray不及Python原生list，但在科学计算中，Numpy的ndarray就可以省掉很多循环语句，代码使用方面比Python原生list简单的多。

numpy内置了并行运算功能，当系统有多个核心时，做某种计算时，numpy会自动做并行计算。

Numpy底层使用C语言编写，数组中直接存储对象，而不是存储对象指针，所以其运算效率远高于纯Python代码。

 ③Numpy的优势

NumPy 的 ndarray 完全支持面向对象的方法。

例如：

1. ndarray 是一个类，拥有许多方法和属性。
2. ndarray 的许多方法是 NumPy 名称空间中的函数镜像，允许程序员按照他们喜欢的范式进行编码。
3. NumPy 的灵活性允数组方言和 ndarray 类成为 Python 中使用的多维数据交换语言。

④Numpy的数据类型

numpy 支持的数据类型比 Python 内置的类型要多很多，基本上可以和 C 语言的数据类型对应上，其中部分类型对应为 Python 内置的类型。下表列举了常用 NumPy 基本类型。

numpy 的数值类型实际上是 dtype 对象的实例，并对应唯一的字符，包括 np.bool_，np.int32，np.float32，等等。

⑤Numpy的数组属性

NumPy 数组的维数称为秩（rank），秩就是轴的数量，即数组的维度，一维数组的秩为 1，二维数组的秩为 2，以此类推。

在 NumPy中，每一个线性的数组称为是一个轴（axis），也就是维度（dimensions）。比如说，二维数组相当于是两个一维数组，其中第一个一维数组中每个元素又是一个一维数组。所以一维数组就是 NumPy 中的轴（axis），第一个轴相当于是底层数组，第二个轴是底层数组里的数组。而轴的数量——秩，就是数组的维数。 [3] 

很多时候可以声明 axis。axis=0，表示沿着第 0 轴进行操作，即对每一列进行操作；axis=1，表示沿着第1轴进行操作，即对每一行进行操作。

NumPy 的数组中比较重要 ndarray 对象属性有：

---