利用 Python 進行資料分析（四）NumPy 基礎：ndarray 簡單介紹，numpyndarray

利用 Python 進行資料分析（四）NumPy 基礎：ndarray 簡單介紹，numpyndarray

一、NumPy 是什麼 NumPy 是 Python 科學計算的基礎包，它專為進行嚴格的數文書處理而產生。在之前的隨筆裡已有更加詳細的介紹，這裡不再贅述。 利用 Python 進行資料分析（一）簡單介紹
二、ndarray 是什麼 ndarray 是一個多維的數組對象，具有向量算術運算能力和複雜的廣播能力，並具有執行速度快和節省空間的特點。
ndarray 的一個特點是同構：即其中所有元素的類型必須相同。
三、ndarray 的建立
array() 函數 最簡單的方法， 使用 NumPy 提供的 array() 函數直接將 Python 數群組轉換為 ndarray 數組，array() 接受一切序列類型的對象，例如將一個列錶轉換成 ndarray 數組： 需要注意一點的是，這個函數返回的值不一定是 0，可能是其他未初始化的垃圾值。
arange() 函數 這個函數是 Python 內建函數 range 的數組版，使用方法： 四、ndarray 的資料類型
在建立 ndarray 數組的時候可以指定元素的資料類型，例如： 所支援的資料類型包括整數、浮點數、複數、布爾值、字串或是普通的 Python 對象（object）。 在建立 ndarray 數組的時候，如未顯示指定類型，它會嘗試推斷出一個合適的資料類型。
類型轉換
通過 ndarray 的 astype() 方法進行強制類型轉換，浮點數轉換為整數時小數部分會被捨棄： astype 會建立一份新的數組，即便是指定為同類型也依然如此。
五、ndarray 的簡單使用
使用 ndarray 數組可以讓我們不需要使用迴圈就可以對列表裡的元素執行操作，文法和對標量元素的操作一樣，例如： 接下來一篇隨筆內容是：利用 Python 進行資料分析（五）NumPy 基礎：ndarray 索引，有興趣的朋友歡迎關注本部落格，也歡迎大家添加評論進行討論。