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大数据，成就未来NumPy数值计算2大数据挖掘专家1ndarray的基础操作目录ndarray创建与索引2ufunc3小结43大数据挖掘专家创建ndarray对象1.ndarray数据类型ØNumPy比原生Python支持更丰富的数据类型。这些数据类型大多以数字结尾，表示其在内存中占有的位数。同时，为了能够更容易确定一个nharray所需的存储空间，同一个ndarray中所有元素的类型必须是一致的。NumPy基本数据类型与其取值范围，如下表所示。类型描述布尔型bool，用一位存储的布尔类型（值为TRUE或FALSE）整型int32或int64，由所在平台决定其精度的整数，取值范围为至和至，同样属于整型的还有int8和int16无符号整型uint32或uint64，非负整数，取值范围为0至和0至，同样属于无符号整型的还有uint8和uint16浮点数包括float16（16位半精度浮点数）、float32（32位单精度浮点数）和float64或float（64位双精度浮点数）。其中float16用1位表示正负号，5位表示指数，10位表示尾数；float32用1位表示正负号，8位表示指数，23位表示尾数；float64用1位表示正负号，11位表示指数，52位表示尾数复数complex64、complex128或complex，其中complex64用两个32位浮点数表示实部和虚部，complex128用两个64位浮点数表示实部和虚部4大数据挖掘专家创建ndarray对象2.Ndarray创建ØNumPy提供了多种创建ndarray的方式，其中array函数可以创建一维或多维ndarray，其基本语法格式如下。numpy.array(object,dtype=None,copy=True,order='K',subok=False,ndmin=0)Øarray函数的常用参数及其说明如下表所示。参数名称说明object接收array，list，tuple等。表示用于创建ndarray的数据。无默认值dtype接收data-type。表示创建的ndarray的数据类型。如果未给定，那么选择保存对象所需的最小字节数的数据类型。无默认值ndmin接收int。指定生成ndarray应该具有的最小维数。默认为05大数据挖掘专家创建ndarray对象2.Ndarray创建Ø常用的ndarray属性主要有维数、尺寸、元素总数，数据类型，每个元素的存储字节数等，分别用ndim、shape、size、dtype和itemsize来表示，这些属性的详细作用如下表所示。属性说明ndim返回int。表示ndarray的维数shape返回tuple。表示ndarray的尺寸，对于n行m列的矩阵，形状将为（n，m）size返回int。表示ndarray的元素总数，这等于形状元素的乘积dtype返回data-type。描述ndarray中元素类型的对象itemsize返回int。表示ndarray的每个元素的大小（以字节为单位）。例如，数据类型float64具有itemsize8（=64/8），数据类型的一个complex32具有itemsize4（=32/8）。相当于ndarray.dtype.itemsize