NumPy 數(shù)組優(yōu)於Python 列表在於效率和功能。 1. NumPy 數(shù)組內(nèi)存連續(xù)，訪問速度快；2. 支持向量化操作，簡化代碼並提升性能。創(chuàng)建數(shù)組常用np.array()、np.zeros()、np.ones()、np.arange() 和np.linspace()。查看數(shù)組信息可用.shape、.dtype 和.ndim 屬性?；静僮靼ㄋ饕c切片、廣播機制、聚合操作、變形與拼接。數(shù)據(jù)類型可使用.astype() 轉(zhuǎn)換，且需注意內(nèi)存管理，如切片為視圖而非複制，修改會影響原數(shù)組。選擇合適的數(shù)據(jù)類型可優(yōu)化內(nèi)存佔用。

Python 的NumPy 庫是進行數(shù)值計算的基礎(chǔ)工具，尤其是它的數(shù)組（array）結(jié)構(gòu)，讓處理大量數(shù)據(jù)變得高效又方便。如果你在做數(shù)據(jù)分析、科學(xué)計算或者機器學(xué)習(xí)，繞不開NumPy 數(shù)組的使用。

為什麼用NumPy 數(shù)組而不是列表？

Python 原生的列??表（list）雖然靈活，但不適合大規(guī)模數(shù)值運算。 NumPy 數(shù)組的優(yōu)勢主要體現(xiàn)在兩個方面：

• 效率高：數(shù)組在內(nèi)存中是連續(xù)存儲的，訪問和操作速度遠超列表。
• 功能多：支持向量化操作，比如直接對整個數(shù)組做加減乘除，不用寫循環(huán)。

舉個簡單的例子：你有兩個包含一萬個數(shù)字的列表，想把它們一一相加。用列表的話要寫一個for 循環(huán)，而用NumPy 只需一個 號就能搞定，代碼簡潔又運行得快。

所以，當(dāng)你處理的數(shù)據(jù)量稍大一些，或者需要用到數(shù)學(xué)運算時，就該考慮NumPy 數(shù)組了。

如何創(chuàng)建和查看數(shù)組的基本信息？

創(chuàng)建數(shù)組最常用的方式是用np.array()把列表轉(zhuǎn)成數(shù)組。此外還有幾個常用的函數(shù)也很實用：

• np.zeros()創(chuàng)建全為0 的數(shù)組
• np.ones()創(chuàng)建全為1 的數(shù)組
• np.arange()類似range，生成有規(guī)律的數(shù)組
• np.linspace()生成等差數(shù)列

數(shù)組有幾個關(guān)鍵屬性值得一看：

• .shape查看數(shù)組維度，比如(3,4)表示三行四列
• .dtype查看數(shù)據(jù)類型，比如int64或float32
• .ndim看數(shù)組有多少維，1D 是向量，2D 就是矩陣了

這些信息能幫你快速了解當(dāng)前數(shù)組的狀態(tài)，尤其在調(diào)試或讀別人代碼的時候特別有用。

數(shù)組的基本操作有哪些？

一旦有了數(shù)組，最常見的幾種操作包括：

• 索引與切片：類似列表，但支持多個維度，比如arr[0, 1]來取二維數(shù)組中的元素
• 廣播機制（Broadcasting） ：不同形狀的數(shù)組也能運算，前提是滿足廣播規(guī)則
• 聚合操作：如np.sum() 、 np.mean() 、 np.max() ，可以指定軸方向
• 變形與拼接：比如reshape()改變形狀， np.vstack()和np.hstack()合併數(shù)組

其中廣播是個很強大的功能，比如你可以讓一個標量跟整個數(shù)組相加，而不需要額外構(gòu)造同樣大小的數(shù)組。不過也要注意它容易引發(fā)誤解，特別是在形狀不一致的時候，最好先搞清楚廣播規(guī)則。

數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換和內(nèi)存管理要注意什麼？

NumPy 對數(shù)據(jù)類型的控制比Python 更嚴格。有時候你可能需要顯式地轉(zhuǎn)換類型，比如從整型轉(zhuǎn)成浮點型，可以用.astype()方法。

另外，NumPy 數(shù)組在內(nèi)存中是連續(xù)存放的，這意味著有些操作會復(fù)制數(shù)據(jù)，有些不會。例如：

• 切片操作不會復(fù)制數(shù)據(jù)，而是原數(shù)組的一個視圖（view）
• 如果你調(diào)用了copy() ，才會真正複製一份新數(shù)據(jù)

這一點如果不注意，可能會出現(xiàn)意想不到的結(jié)果，比如修改了切片內(nèi)容導(dǎo)致原數(shù)組也被改了。

還有一點是數(shù)據(jù)類型的選擇會影響內(nèi)存佔用，比如float32比float64佔的空間小一半，在處理大數(shù)據(jù)集時這點差異就很重要了。

基本上就這些。 NumPy 數(shù)組看起來簡單，但在實際使用中有很多細節(jié)需要注意。剛開始用的時候可能覺得麻煩，但熟練之後你會發(fā)現(xiàn)它幾乎是數(shù)值計算中不可或缺的工具。

以上是使用Python Numpy陣列的數(shù)值計算的詳細內(nèi)容。更多資訊請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！