numpy是python的一種開源的數值計算擴充套件，是一些針對矩陣進行運算的模組。
1.numpy介紹
2.numpy 學習筆記
3.python中的list和array的不同之處
4.python列表、numpy陣列與矩陣的區別
1.python中的list和np.array的不同之處
numpy使用ndarray物件來處理多維陣列，該物件是乙個快速而靈活的大資料容器。使用python列表可以儲存一維陣列，通過列表的巢狀可以實現多維陣列，那麼為什麼還需要使用numpy呢？numpy是專門針對陣列的操作和運算進行了設計，所以陣列的儲存效率和輸入輸出效能遠優於python中的巢狀列表，陣列越大，numpy的優勢就越明顯。通常numpy陣列中的所有元素的型別都是相同的，而python列表中的元素型別是任意的，所以在通用效能方面numpy陣列不及python列表，但在科學計算中，可以省掉很多迴圈語句，代
碼使用方面比python列表簡單的多。
2.numpy陣列和矩陣的區別：
numpy matrices必須是2維的,但是 numpy arrays (ndarrays) 可以是多維的（1d，2d，3d····nd）. matrix是array的乙個小的分支，包含於array。所以matrix 擁有array的所有特性。
在numpy中matrix的主要優勢是：相對簡單的乘法運算符號。例如，a和b是兩個matrices，那麼a*b，就是矩陣積。
matrix 和 array 都可以通過objects後面加.t 得到其轉置。但是 matrix objects 還可以在後面加 .h f得到共軛矩陣, 加 .i 得到逆矩陣。
相反的是在numpy裡面arrays遵從逐個元素的運算，所以array：c 和d的c*d運算相當於matlab裡面的c.*d運算。而矩陣相乘，則需要numpy裡面的dot命令 。
1.list列表中list不能直接和數字相加，但是np.array中可以
a =[1
,2,3
] b =
3*a+
2print
(b)# 其結果會報錯，list不能和int直接相加
import numpy as np
a = np.array([1
,2,3
])b =3
*a+2
print
(b)# 輸出結果是：[ 5 8 11]
參考：python的zip函式
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numpy 支援比 python 更多種類的數值型別。下表顯示了 numpy 中定義的不同標量資料型別。序號資料型別及描述 1.bool 儲存為乙個位元組的布林值 真或假 2.int 預設整數，相當於 c 的long，通常為int32或int64 3.intc相當於 c 的int，通常為int32或...
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