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本篇文章為大家展示了NumPy入門使用是怎樣的，內容簡明扼要并且容易理解，絕對能使你眼前一亮，通過這篇文章的詳細介紹希望你能有所收獲。
今天我們學習python數據分析中一個很有用的模塊NumPy，NumPy是使用Python進行科學計算的基礎包。它包含其他內容：
一個強大的N維數組對象
復雜的（廣播）功能
用于集成C / C ++和Fortran代碼的工具
有用的線性代數，傅里葉變換和隨機數功能
除了明顯的科學用途外，NumPy還可以用作通用數據的高效多維容器。可以定義任意數據類型。這使NumPy能夠無縫快速地與各種數據庫集成。
以上為在Jupyter Notebook中進行的代碼運行截圖，具體代碼如下：
# 創建numpy數組import numpy as npprint(np.__version__)#使用np.array（）創建數組array = np.array([1,2,3])array#查看數據類型,是numpy的ndarrayprint(type(array))# ### 使用shape屬性顯示數組的大小。# ### 這是一個整數元組，表示每個維度中數組的大小。# 對于具有n行和m列的矩陣，形狀將為（n，m）。array.shape#接下來創建一個多維的數組arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])arr#打印shape結果為一個2行三列的矩陣數組arr.shape#獲取數組元素arr[0,1]#使用size打印數組元素大小arr.size#將一個普通的list轉換為nmupy的數組#list中的元素類型為不一樣的list1 = ['hello',1,True]arr = np.array(list1)arr# 從上面的結果看出，不會出現異常，# np將普通的list中元素統一轉換成string#使用ndim查看數組的尺寸大小arr.ndim#數組中添加元素arr = np.append(arr,99)arr#刪除元素arr = np.delete(arr,1)arr上述內容就是NumPy入門使用是怎樣的，你們學到知識或技能了嗎？如果還想學到更多技能或者豐富自己的知識儲備，歡迎關注億速云行業資訊頻道。
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