numpy：python数据领域的帮手

什么是一门好的数据说明说话

数据说明面向的数据大大都是二维表。一门好的数据说明说话，起首必要可以或许直接有个数据布局存下这个二维表，然后要配上一套成熟的类SQL的数据操纵接口，***要有一套好用的可视化器材。R说话就是一个极好的规范：用内置的data.frame布局做数据的存储;data.frame自己提供足够强盛的数据操纵手段，还有dplyr、tidyr、data.table、plyr、reshape2等库提供更好用更高效的数据操纵手段;在画图上，除了根基的plot成果外，还提供了ggplot2这样一套优雅的画图说话，还通过htmlwidget库与javascript各类画图库成立了细密的接洽，让可视化的动态展示结果更进一步。Excel也是一个极好的例子，有单位格这种机动的布局为数据存储做支撑，有大量的函数实现机动的操纵，也有强盛的画图体系。

python今朝在数据说明规模也已经具备了相等可观的手段，包罗pandas库实现的DataFrame布局，pandas自己提供的数据操纵手段，matplotlib提供的数据可视化手段，而这统统都离不开numpy库。

什么是一门好的呆板进修说话

一样平常来讲，一门好的呆板进修说话在数据说明上也必然很吃得开，由于数据说明每每是呆板进修的基本。可是呆板进修的要求更高，由于在模子实习阶段每每必要较为伟大的参数预计运算，因此说话必要具备较强的科学计较手段。科学计较手段，最焦点的就是矩阵运算手段。关于矩阵运算手段，这篇文章对各类说话有很好的较量。

假如没有numpy，python内部只能用list或array来暗示矩阵。若是用list来暗示[1,2,3]，因为list的元素可所以任何工具，因此list中所生涯的是工具的指针，以是必要有3个指针和三个整数工具，较量挥霍内存和CPU计较时刻。python的array和list差异，它直接生涯数值，和C说话的一维数组较量相同，可是不支持多维，表达情势很简略，写科学计较的算法很难熬。numpy补充了这些不敷，其提供的ndarray是存储单一数据范例的多维数组，且回收预编译好的C说话代码，机能上的示意也异常不错。

python***的呆板进修库sklearn构建在numpy之上，提供了各类尺度呆板进修模子的实习与猜测接口，个中模子实习接口的内部实现是基于numpy库实现的。好比很常见的线性回归模子，参数预计挪用的是numpy.linalg.lstsq函数。

numpy的焦点布局：ndarray

以下内容摘录自用Python做科学计较

a = np.array([[0,1,2],[3,4,5],[6,7,8]], dtype=np.float32) 

ndarray是numpy的焦点数据布局。我们来看一下ndarray如安在内存中储存的：关于数组的描写信息生涯在一个数据布局中，这个布局引用两个工具，一块用于生涯数据的存储地区和一个用于描写元素范例的dtype工具。

（编辑：湖南网）

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