Numpy学习笔记（二）转换数组

一、常见数组形式

在 Python 内建对象中，数组有三种形式：
列表：[1, 2, 3]
元组：(1, 2, 3, 4, 5)
字典：{A:1, B:2}
元组与列表相似，不同之处在于元组的元素不能修改。而字典由键和值构成。

二、Numpy数组区别

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1.python 标准类针对数组的处理局限于 1 维，并仅提供少量的功能。
2.NumPy 最核心且最重要的一个特性就是 ndarray 多维数组对象，
3.它区别于 Python 的标准类，拥有对高维数组的处理能力'''

三、Numpy常见参数

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NumPy 中，ndarray 类具有六个参数，它们分别为：
shape：数组的形状。
dtype：数据类型。
buffer：对象暴露缓冲区接口。
offset：数组数据的偏移量。
strides：数据步长。
order：{'C'，'F'}，以行或列为主排列顺序。'''

四、列表或元组转换

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在 NumPy 中，我们使用 numpy.array 将列表或元组转换为 ndarray 数组。
其方法为：
numpy.array(object, dtype=None, copy=True, order=None, subok=False, ndmin=0)
其中，参数：
object：列表、元组等。
dtype：数据类型。如果未给出，则类型为被保存对象所需的最小类型。
copy：布尔类型，默认 True，表示复制对象。
order：顺序。
subok：布尔类型，表示子类是否被传递。
ndmin：生成的数组应具有的最小维数。
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#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# Author  : jia666
# Time    : 2021/2/20 15:58import numpy as np
#列表转换
data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(data)
'''
[[1 2 3][4 5 6]]
'''
#元组转换
data1 = np.array([(1, 2), (3, 4), (5, 6)])
print(data1)
'''
[[1 2][3 4][5 6]]
'''

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