本篇文章介绍了一些Numpy的基础操作。

NumPy 是Python语言的一个扩充程序库。支持高级大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。

📙参考：NumPy 数据类型 | 菜鸟教程 (runoob.com)

1.Numpy ndarray对象

Numpy最重要的一个特点是其N维数组对象ndarray，它是一系列同类型数据的集合。

下标以0开始进行集合中元素的索引。

ndarray对象是用于存放同类型元素的多维数组。

ndarray 中的每个元素在内存中都有相同存储大小的区域。

ndarray内容：

• 一个指向数据的指针

• 数据类型或dtype，描述在数组中的固定大小值的格子

• 一个表示数组形状的元组（shape），表示各个维度大小的元组

• 一个跨度元组（stride）

1.1 创建对象

numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0)

参数说明：

🙌举个例子：

1.2 ndarray对象常见的属性

🙌举个例子：

（1）ndarray.ndim

（2）ndarray.shape

（3）ndarray.size

（4）ndarray.dtype

1.3 数据类型对象（dtype）

数据类型对象（numpy.dtype 类的实例）用来描述与数组对应的内存区域是如何使用。

！！！最大的一点是，结构化数据类型的使用。

结构化数据类型，类型字段和对应的实际类型将被创建。

1.3.1 应用一

（1）首先创建结构化数据类型

（2）应用实例

（3）取值

类型字段名可以用于存取实际的age列的值。

💡总代码：

1.3.2 应用二

定义一个结构化数据类型 student，包含字符串字段 name，整数字段 age，及浮点字段 marks，并将这个 dtype 应用到 ndarray 对象。

⏰总结：

可以先将dtype定义成一个结构化数据，然后再定义array，定义结构化数据的很多个数据的集合。相当于student=np.dtype()封装成一个类，然后a定义成student的集合。