Python 学习1

知识图谱

NumPy-快速处理数据

NumPy是使用Python的科学计算的基本包。其中包括： 一个强大的N维数组对象 复杂（广播）功能 用于集成C / C ++和Fortran代码的工具 有用的线性代数，傅立叶变换和随机数能力 除了其明显的科学用途，NumPy也可以用作通用数据的高效多维容器。可以定义任意数据类型。这允许NumPy无缝，快速地与各种各样的数据库集成。

标准安装的Python中用列表(list)保存一组值，可以用来当作数组使用，不过由于列表的元素可以是任何对象，因此列表中所保存的是对象的指针。这样为了保存一个简单的[1,2,3]，需要有3个指针和三个整数对象。对于数值运算来说这种结构显然比较浪费内存和CPU计算时间。

此外Python还提供了一个array模块，array对象和列表不同，它直接保存数值，和C语言的一维数组比较类似。但是由于它不支持多维，也没有各种运算函数，因此也不适合做数值运算。

NumPy的诞生弥补了这些不足，NumPy提供了两种基本的对象：ndarray（N-dimensional array object）和 ufunc（universal function object）。ndarray(下文统一称之为数组)是存储单一数据类型的多维数组，而ufunc则是能够对数组进行处理的函数。 参考资料：

http://www.open-open.com/lib/view/open1455610675323.html