numpy中封装的array有什么用

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python中的list是python的内置数据类型，list中的数据类不必相同的，而array的中的类型必须全部相同。

在list中的数据类型保存的是数据的存放的地址，简单的说就是指针，并非数据，这样保存一个list就太麻烦了，例如list1=[1,2,3,'a']需要4个指针和四个数据，增加了存储和消耗cpu。

numpy中封装的array有很强大的功能，里面存放的都是相同的数据类型

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的转换
print a,np.shape(a)
print b,np.shape(b)
print c,np.shape(c)

运行结果：

[1, 2, 3, 'a'] # 元素数据类型不同，并且用逗号隔开
[1 2 3 4 5] (5L,) # 一维数组，类型用tuple表示
[[1 2 3]
[4 5 6]] (2L, 3L)
[1, 2, 3, 4, 5] (5L,)

 array的创建：参数既可以是list，也可以是元组.使用对应的属性shape直接得到形状

a=np.array((1,2,3,4,5))# 参数是元组
b=np.array([6,7,8,9,0])# 参数是list
c=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])# 参数二维数组
print a,b,
c.shape()

   也可以直接改变属性array的形状，-1代表的是自己推算。这里并不是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

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