前言

在python 中有時候我們用數組操作數據可以極大的提升數據的處理效率，類似于R的向量化操作，是的數據的操作趨于簡單化，在python 中是使用numpy模塊可以進行數組和矢量計算。

下面來看下簡單的例子

import numpy as np data=np.array([2,5,6,8,3]) #構造一個簡單的數組 print(data)

結果：

[2 5 6 8 3]

data1=np.array([[2,5,6,8,3],np.arange(5)]) #構建一個二維數組 print(data1)

結果：

[[2 5 6 8 3][0 1 2 3 4]]

我們也可以通過shape和dtype方法查看數組的維度和數據格式

print(data.shape)print(data.dtype)print(data1.shape)print(data1.dtype)

結果：

(5,)int32(2, 5)int32

可以看出data是一維數組，每組元素為5個，數據類型為32位int 類型

data1 為二維數組，每個組有5個元素，數據類型為32位int類型

有一個較好的區分方法是看打印結果中，中括號的層數和位置，就可以看出數組的維度，一層中括號代表一個維度。

其他的數組屬性方法還有：

array.ndim   數組的維數，一維數組結果為1，二維數組打印結果為2

array.size     數組的元素個數

array.itemsiz   數組每個元素的字節大小

接下來我們了解下數組中的數據類型：

NumPy中的基本數據類型