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numpy的ArrAy函数

这个工具是PIL里的 image工具,大体意思是重构图像的数组

据我所知python 的sort是使用快排的,专门为python做了优化,而且是c语言实现.对于单一的数据应该一样快,但numpy.array空间利用率高.大数据numpy.array应该比较适用.但是对于不是简单的数据numpy.array就无能为力了,只能使用list.比排序速度应该比的是算法的时间复杂度,提问不同的工具我认为其实有些本末倒置.

numpy 是第三方库,需先下载安装;然后直接import即可

array和asarray都可以将结构数据转化为ndarray,但是主要区别就是当数据源是ndarray时,array仍然会copy出一个副本,占用新的内存,但asarray不会.

numpy中py是python的缩写,所以应该发num-pie

直接用实例说明:in [1]: import numpyin [2]: a = array([[1,2,3],[4,5,6]])in [3]: b = array([[9,8,7],[6,5,4]])in [4]: numpy.concatenate((a,b))out[4]: array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [9, 8, 7], [6, 5, 4]])或者这么写in [1]: a = array([1,2,3])in [2]: b = array([4,5,6])in [3]: numpy.vstack((a,b))out[3]: array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

可以私聊我~

python中的list和array的不同之处list是列表,可以通过索引查找数值,但是不能对整个列表进行数值运算in [96]: b=[1,2]in [97]: b[1]out[97]: 2in [98]: type(b)out[98]: listin [99]: b+bout[99]: [1, 2, 1, 2]array是数组,也可以通过索引值查找数据,但是能对

用数组编辑的函数

matrix是array的分支,matrix和array在很多时候都是通用的,你用哪一个都一样.但这时候,官方建议大家如果两个可以通用,那就选择array,因为array更灵活,速度更快,很多人把二维的array也翻译成矩阵.但是matrix的优势就是相对简单的运算符号,比如两个矩阵相乘,就是用符号*,但是array相乘不能这么用,得用方法.dot()array的优势就是不仅仅表示二维,还能表示3、4、5维,而且在大部分Python程序里,array也是更常用的.

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