本篇内容介绍了“python中的多维数组是什么意思”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
〇，numpy简介
numpy是高性能科学计算和数据分析的基础包。
大部分底层代码用C语言编写，运行速度快。
强有力支持向量化编程风格，有效替代循环。
相对于python有更加丰富的数据类型。
numpy中常用的3种对象是 ndarray,matrix 和ufunc
一，ndarray常用属性
二，array数据类型
array 常见的数据类型dtype有：
int:
int16('i2')，int32('i4')，int64('i8')
float:
float16('f2')，float32('f4')，float64('f8')
str/unicode:
np.str('str')，np.unicode('unicode'，'U',或'U3','<U3'规定字符串长度)
datetime:
日期时间 np.datetime64 ('datetime64')或 'datetime64[D]'规定时间精度，D也可以是Y,M,h,m,s)，
时间间隔 np.timedelta64('timedelta64',或 'timedelta64[D]'规定间隔精度，D可以是D,h,m,s)
object:
可以存字符串，列表，字典，时间对象等各种Python对象，函数也是一种对象。
自定义数据类型：
如student = np.dtype([('name','U20'),('age','i2'),('mark','f2')])
1， 整型和浮点型
2，字符串数据类型
3，日期时间数据类型
4，object对象数据类型
5，自定义数据类型
三，创建 array
1，类型转换法
2，内部函数法
3，arange和linspace
四，array索引
1，下标索引和切片索引
(与list中相同)
2，数组索引和布尔索引
( list中不存在)
五，array基本操作
1，逐元素运算
2，矩阵运算
3，基础统计
4，拼接和变形
“python中的多维数组是什么意思”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注亿速云网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
免责声明：本站发布的内容（图片、视频和文字）以原创、转载和分享为主，文章观点不代表本网站立场，如果涉及侵权请联系站长邮箱：is@yisu.com进行举报，并提供相关证据，一经查实，将立刻删除涉嫌侵权内容。
