这篇文章将为大家详细讲解有关numpy中封装的array有什么用，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
python中的list是python的内置数据类型，list中的数据类不必相同的，而array的中的类型必须全部相同。
在list中的数据类型保存的是数据的存放的地址，简单的说就是指针，并非数据，这样保存一个list就太麻烦了，例如list1=[1,2,3,'a']需要4个指针和四个数据，增加了存储和消耗cpu。
numpy中封装的array有很强大的功能，里面存放的都是相同的数据类型
list1=[1,2,3,'a'] print list1 a=np.array([1,2,3,4,5]) b=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) c=list(a) # array到list的转换 print a,np.shape(a) print b,np.shape(b) print c,np.shape(c)
运行结果：
[1, 2, 3, 'a'] # 元素数据类型不同，并且用逗号隔开 [1 2 3 4 5] (5L,) # 一维数组，类型用tuple表示 [[1 2 3] [4 5 6]] (2L, 3L) [1, 2, 3, 4, 5] (5L,)
array的创建：参数既可以是list，也可以是元组.使用对应的属性shape直接得到形状
a=np.array((1,2,3,4,5))# 参数是元组 b=np.array([6,7,8,9,0])# 参数是list c=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])# 参数二维数组 print a,b, c.shape()
也可以直接改变属性array的形状，-1代表的是自己推算。这里并不是T, reshape(())也可以
c = np.array([[1, 2, 3, 4],[4, 5, 6, 7], [7, 8, 9, 10]]) c.shape # (3L, 4L) c.shape=4,-1 //c.reshape((2,-1)) c
关于numpy中封装的array有什么用就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。
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