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python爬虫之NumPy常用方法总结
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NumPy是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高效的多(该结构也可以用来表示矩阵(matrix))。NumPy(Numeric Python)提供了许多高级的数值编程工具,如:矩阵数据类型、矢量处理,以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。多为很多大型金融公司使用,以及核心的科学计算组织如:Lawrence Livermore,NASA用其处理一些本来使用C++,Fortran或Matlab等所做的任务。
numpy中的数据类型,ndarray类型,和标准库中的array.array并不一样。
ndarray的创建
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>>> import numpy as np >>> a = np.array([ 2 , 3 , 4 ]) >>> a array([ 2 , 3 , 4 ]) >>> a.dtype dtype( 'int64' ) >>> b = np.array([ 1.2 , 3.5 , 5.1 ]) >>> b.dtype dtype( 'float64' ) |
二维的数组
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>>> b = np.array([( 1.5 , 2 , 3 ), ( 4 , 5 , 6 )]) >>> b array([[ 1.5 , 2. , 3. ], [ 4. , 5. , 6. ]]) |
创建时指定类型
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>>> c = np.array( [ [ 1 , 2 ], [ 3 , 4 ] ], dtype = complex ) >>> c array([[ 1. + 0.j , 2. + 0.j ], [ 3. + 0.j , 4. + 0.j ]]) |
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