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array对象的背景

• Numpy的核心数据结构，就叫做array就是数组，array对象可以是一维数组，也可以是多维数组；

• Python的List也可以实现相同的功能，但是array比List的优点在于性能好、包含数组元数据信息、大量的便捷函数；

• Numpy成为事实上的Scipy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflow、PaddlePaddle等框架的“通用底层语言”

• Numpy的array和Python的List的一个区别，是它元素必须都是同一种数据类型，比如都是数字int类型，这也是Numpy高性能的一个原因；

array本身的属性

• shape：返回一个元组，表示array的维度

• ndim：一个数字，表示array的维度的数目

• size：一个数字，表示array中所有数据元素的数目

• dtype：array中元素的数据类型

创建array的方法

• 从Python的列表List和嵌套列表创建array

• 使用预定函数arange、ones/ones_like、zeros/zeros_like、empty/empty_like、full/full_like、eye等函数创建

• 生成随机数的np.random模块构建

array本身支持的大量操作和函数

• 直接逐元素的加减乘除等算数操作

• 更好用的面向多维的数组索引

• 求sum/mean等聚合函数

• 线性代数函数，比如求解逆矩阵、求解方程组

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