Day01:Numpy陣列，Python列表的差異與Numpy陣列元素的訪問
阿新 • • 發佈：2020-10-21
1.在處理多維陣列方面：
Python和numpy都可以用於處理多維陣列，但兩者的儲存效率和輸入輸出效能有著較大的區別。Numpy專門針對陣列的操作和運算進行了設計，在儲存效率和輸入輸出效能方面遠遠的優於Python的巢狀列表，陣列越大，Numpy的優勢也就越加的明顯。
2.在元素的資料型別方面：
Numpy陣列中所有的元素的型別必須相同，而Python中巢狀列表的元素資料型別可以是任意的，另一方面Python的float型別在資料過大的時候不會產生資料的溢位，所以他的通用效能要比Numpy優越，但在科學計算中，Numpy可以省掉很多的迴圈語句，在很大程度上減少了函式運算的時間複雜度。
3.建立陣列的方面：
Numpy陣列建立的時候，引數既可以是list，也可以是tuple,這一點和Python還是相同的。
Nmupy陣列元素的訪問
元素的訪問：程式碼更能說明問題（來，呈上神器）
如果物件是二維陣列，則切片應該是x[:]的形式，裡面有一個冒號，冒號之前和之後分別表示物件的第0個維度和第1個維度（這裡只講二維陣列）
對於二維陣列，在冒號前面的（n,）意味著對二維陣列的第0個維度上的第n號元素操作，在冒號後面的（,n）意味著對二維陣列的第1個維度上的第n號元素進行操作，如果是（m:n,）意味著對二維陣列的第0個維度上第m到n-1號元素操作，講到這差不多應該能懂了，這好歹是圖文並茂啊！求關注，第一次寫，還不太熟悉，之後一定會加倍努力，寫出深度好文的哦！奧利給！
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