Numpy对象与类型怎么应用
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摘要：一、Numpy 对象：ndarrayNumpy 就类似于一个数组，与Python的列表不同的是：Python的列表可以放入不同类型的数据，这样的好处是兼容性强，但是劣势是计算速度变慢，在大数据的处理时，我们需要高效率，所以Numpy便出现了；相比Python对象，Numpy的对象叫做ndarray；ndarray的特点：一般情况下，ndarray中的所有元素，类型都相同；当然，也可以不同；ndar... ...
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Numpy 就类似于一个数组，与Python的列表不同的是：Python的列表可以放入不同类型的数据，这样的好处是兼容性强，但是劣势是计算速度变慢，在大数据的处理时，我们需要高效率，所以Numpy便出现了；相比Python对象，Numpy的对象叫做ndarray；ndarray的特点：
一般情况下，ndarray中的所有元素，类型都相同；当然，也可以不同；
ndarray 中每个元素都有相同大小的存储空间；
创建一个 ndarray 只需调用 NumPy 的 array 函数即可，如下：
numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0)
参数说明：
举例如下：
备注：调用numpy 数据类型时，可以通过np.数据类型来调用，例如：np.int8，np.float16 等；
使用astype来改变数组的数据类型
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；使用方法如下：
numpy.dtype(object, align, copy)
参数说明：
举例如下：
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