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《Python数据分析》一1.4 NumPy数组
阅读量:6172 次
发布时间:2019-06-21

本文共 560 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

本节书摘来自异步社区《Python数据分析》一书中的第1章,第1.4节,作者【印尼】Ivan Idris,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看

1.4 NumPy数组

安装好NumPy后,就可以开始摆弄NumPy数组了。与Python中的列表相比,进行数值运算时NumPy数组的效率要高得多。事实上,NumPy数组是针对某些对象进行了大量的优化工作。

完成相同的运算时,NumPy代码与Python代码相比用到的显式循环语句明显要少,因为NumPy是基于向量化的运算。还记得高等数学中标量和向量的概念吗?例如,数字2是一个标量,计算2加2时,进行的是标量加法运算。通过一组标量,我们可以构建出一个向量。用Python编程的术语来说,我们得到了一个一维数组。当然,这个概念可以扩展至更高的维度。实际上,针对两个数组的诸如加法之类的运算,可以将其转化为一组标量运算。使用纯Python时,为了完成该操作,可以使用循环语句遍历第一个数组中的每个元素,并与第二个数组中对应的元素相加。然而,在数学家眼里,这种方法过于繁琐。数学上,可以将这两个向量的加法视为单一操作。实际上,NumPy数组也可以这么做,并且它用低级C例程针对某些操作进行了优化处理,使得这些基本运算效率大为提高。NumPy数组将在第2章中详细介绍。

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