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這篇文章將為大家詳細講解有關numpy中封裝的array有什么用，小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。
python中的list是python的內置數據類型，list中的數據類不必相同的，而array的中的類型必須全部相同。
在list中的數據類型保存的是數據的存放的地址，簡單的說就是指針，并非數據，這樣保存一個list就太麻煩了，例如list1=[1,2,3,'a']需要4個指針和四個數據，增加了存儲和消耗cpu。
numpy中封裝的array有很強大的功能，里面存放的都是相同的數據類型
list1=[1,2,3,'a'] print list1 a=np.array([1,2,3,4,5]) b=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) c=list(a) # array到list的轉換 print a,np.shape(a) print b,np.shape(b) print c,np.shape(c)
運行結果：
[1, 2, 3, 'a'] # 元素數據類型不同，并且用逗號隔開 [1 2 3 4 5] (5L,) # 一維數組，類型用tuple表示 [[1 2 3] [4 5 6]] (2L, 3L) [1, 2, 3, 4, 5] (5L,)
array的創建：參數既可以是list，也可以是元組.使用對應的屬性shape直接得到形狀
a=np.array((1,2,3,4,5))# 參數是元組 b=np.array([6,7,8,9,0])# 參數是list c=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])# 參數二維數組 print a,b, c.shape()
也可以直接改變屬性array的形狀，-1代表的是自己推算。這里并不是T, reshape(())也可以
c = np.array([[1, 2, 3, 4],[4, 5, 6, 7], [7, 8, 9, 10]]) c.shape # (3L, 4L) c.shape=4,-1 //c.reshape((2,-1)) c
關于numpy中封裝的array有什么用就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。
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