NumPy 數(shù)組優(yōu)於Python 列表在於效率和功能。 1. NumPy 數(shù)組內(nèi)存連續(xù)，訪問(wèn)速度快；2. 支持向量化操作，簡(jiǎn)化代碼並提升性能。創(chuàng)建數(shù)組常用np.array()、np.zeros()、np.ones()、np.arange() 和np.linspace()。查看數(shù)組信息可用.shape、.dtype 和.ndim 屬性。基本操作包括索引與切片、廣播機(jī)制、聚合操作、變形與拼接。數(shù)據(jù)類型可使用.astype() 轉(zhuǎn)換，且需注意內(nèi)存管理，如切片為視圖而非複制，修改會(huì)影響原數(shù)組。選擇合適的數(shù)據(jù)類型可優(yōu)化內(nèi)存佔(zhàn)用。
Python 的NumPy 庫(kù)是進(jìn)行數(shù)值計(jì)算的基礎(chǔ)工具，尤其是它的數(shù)組（array）結(jié)構(gòu)，讓處理大量數(shù)據(jù)變得高效又方便。如果你在做數(shù)據(jù)分析、科學(xué)計(jì)算或者機(jī)器學(xué)習(xí)，繞不開(kāi)NumPy 數(shù)組的使用。
為什麼用NumPy 數(shù)組而不是列表？
Python 原生的列??表（list）雖然靈活，但不適合大規(guī)模數(shù)值運(yùn)算。 NumPy 數(shù)組的優(yōu)勢(shì)主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面：
- 效率高：數(shù)組在內(nèi)存中是連續(xù)存儲(chǔ)的，訪問(wèn)和操作速度遠(yuǎn)超列表。
- 功能多：支持向量化操作，比如直接對(duì)整個(gè)數(shù)組做加減乘除，不用寫循環(huán)。
舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子：你有兩個(gè)包含一萬(wàn)個(gè)數(shù)字的列表，想把它們一一相加。用列表的話要寫一個(gè)for 循環(huán)，而用NumPy 只需一個(gè) 號(hào)就能搞定，代碼簡(jiǎn)潔又運(yùn)行得快。
所以，當(dāng)你處理的數(shù)據(jù)量稍大一些，或者需要用到數(shù)學(xué)運(yùn)算時(shí)，就該考慮NumPy 數(shù)組了。
如何創(chuàng)建和查看數(shù)組的基本信息？
創(chuàng)建數(shù)組最常用的方式是用np.array()把列表轉(zhuǎn)成數(shù)組。此外還有幾個(gè)常用的函數(shù)也很實(shí)用：
-
np.zeros()創(chuàng)建全為0 的數(shù)組 -
np.ones()創(chuàng)建全為1 的數(shù)組 -
np.arange()類似range，生成有規(guī)律的數(shù)組 -
np.linspace()生成等差數(shù)列
數(shù)組有幾個(gè)關(guān)鍵屬性值得一看：
-
.shape查看數(shù)組維度，比如(3,4)表示三行四列 -
.dtype查看數(shù)據(jù)類型，比如int64或float32 -
.ndim看數(shù)組有多少維，1D 是向量，2D 就是矩陣了
這些信息能幫你快速了解當(dāng)前數(shù)組的狀態(tài)，尤其在調(diào)試或讀別人代碼的時(shí)候特別有用。
數(shù)組的基本操作有哪些？
一旦有了數(shù)組，最常見(jiàn)的幾種操作包括：
-
索引與切片：類似列表，但支持多個(gè)維度，比如
arr[0, 1]來(lái)取二維數(shù)組中的元素 - 廣播機(jī)制（Broadcasting） ：不同形狀的數(shù)組也能運(yùn)算，前提是滿足廣播規(guī)則
-
聚合操作：如
np.sum()、np.mean()、np.max()，可以指定軸方向 -
變形與拼接：比如
reshape()改變形狀，np.vstack()和np.hstack()合併數(shù)組
其中廣播是個(gè)很強(qiáng)大的功能，比如你可以讓一個(gè)標(biāo)量跟整個(gè)數(shù)組相加，而不需要額外構(gòu)造同樣大小的數(shù)組。不過(guò)也要注意它容易引發(fā)誤解，特別是在形狀不一致的時(shí)候，最好先搞清楚廣播規(guī)則。
數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換和內(nèi)存管理要注意什麼？
NumPy 對(duì)數(shù)據(jù)類型的控制比Python 更嚴(yán)格。有時(shí)候你可能需要顯式地轉(zhuǎn)換類型，比如從整型轉(zhuǎn)成浮點(diǎn)型，可以用.astype()方法。
另外，NumPy 數(shù)組在內(nèi)存中是連續(xù)存放的，這意味著有些操作會(huì)復(fù)制數(shù)據(jù)，有些不會(huì)。例如：
- 切片操作不會(huì)復(fù)制數(shù)據(jù)，而是原數(shù)組的一個(gè)視圖（view）
- 如果你調(diào)用了
copy()，才會(huì)真正複製一份新數(shù)據(jù)
這一點(diǎn)如果不注意，可能會(huì)出現(xiàn)意想不到的結(jié)果，比如修改了切片內(nèi)容導(dǎo)致原數(shù)組也被改了。
還有一點(diǎn)是數(shù)據(jù)類型的選擇會(huì)影響內(nèi)存佔(zhàn)用，比如float32比float64佔(zhàn)的空間小一半，在處理大數(shù)據(jù)集時(shí)這點(diǎn)差異就很重要了。
基本上就這些。 NumPy 數(shù)組看起來(lái)簡(jiǎn)單，但在實(shí)際使用中有很多細(xì)節(jié)需要注意。剛開(kāi)始用的時(shí)候可能覺(jué)得麻煩，但熟練之後你會(huì)發(fā)現(xiàn)它幾乎是數(shù)值計(jì)算中不可或缺的工具。
以上是使用Python Numpy陣列的數(shù)值計(jì)算的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！
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