【python学习】

https://community.modelscope.cn/63a01db2dacf622b8df91397.html?spm=1001.2101.3001.6650.3&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7Eactivity-3-83240024-blog-122627561.235%5Ev27%5Epc_relevant_3mothn_strategy_and_data_recovery&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7Eactivity-3-83240024-blog-122627561.235%5Ev27%5Epc_relevant_3mothn_strategy_and_data_recovery&utm_relevant_index=5

本文简述为何使用numpy,以及numpy常用基本操作。

1.为何使用numpy

 Python中提供了list容器,可以当作数组使用。但列表中的元素可以是任何对象,因此列表中保存的是对象的指针,这样一来,为了保存一个简单的列表[1,2,3]。就需要三个指针和三个整数对象。对于数值运算来说,这种结构显然不够高效。
    Python虽然也提供了array模块,但其只支持一维数组,不支持多维数组(在TensorFlow里面偏向于矩阵理解),也没有各种运算函数。因而不适合数值运算。
    NumPy的出现弥补了这些不足。

2.numpy常用基本操作

参考https://community.modelscope.cn/63a01db2dacf622b8df91397.html?spm=1001.2101.3001.6650.3&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7Eactivity-3-83240024-blog-122627561.235%5Ev27%5Epc_relevant_3mothn_strategy_and_data_recovery&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7Eactivity-3-83240024-blog-122627561.235%5Ev27%5Epc_relevant_3mothn_strategy_and_data_recovery&utm_relevant_index=5