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二、基本用法及方法
從給的格式可以看出，這些都是在 numpy 上衍生的物件。
ndarray -> numpy.ndarray
dtype -> numpy.dtype
array -> numpy.array
資料型別 -> numpy.
資料型別物件（numpy.dtype 類的例項）描述了如何解釋與陣列項對應的固定大小的記憶體塊中的位元組。
資料型別名稱
使用方法
含義bool_
numpy.bool_
布林型資料型別（true 或者 false）
int8
numpy.int8
位元組（-128 to 127）
int16
numpy.int16
整數（-32768 to 32767）
int32
numpy.int32
整數（-2147483648 to 2147483647）
int64
numpy.int64
整數（-9223372036854775808 to 9223372036854775807）
uint8
無符號整數（0 to 255）
uint16
無符號整數（0 to 65535）
......
...float_
float64 型別的簡寫
float16
半精度浮點數，包括：1 個符號位，5 個指數字，10 個尾數字
float32
單精度浮點數，包括：1 個符號位，8 個指數字，23 個尾數字
float64
雙精度浮點數，包括：1 個符號位，11 個指數字，52 個尾數字
......
...
// import numpy as np
import numpy
zeros 和 ones 建立
numpy.empty(shape, dtype=float, order='c', *, like=none)
numpy.zeros(shape, dtype=float, order='c', *, like=none)
numpy.zeros_like(a, dtype=none, order='k', subok=true, shape=none)
numpy.ones(shape, dtype=none, order='c', *, like=none)
numpy.ones_like(a, dtype=none, order='k', subok=true, shape=none)
numpy.array(object, dtype=none, *, copy=true, order='k', subok=false, ndmin=0, like=none)
numpy.asarray(a, dtype=none, order=none, *, like=none)
numpy.frombuffer(buffer, dtype=float, count=- 1, offset=0, *, like=none)
numpy.arange([start, ]stop, [step, ]dtype=none, *, like=none)Numpy學習02 資料型別
2 建立資料型別 3 資料型別資訊 numpy 支援的資料型別比 python 內建的型別要多很多，基本上可以和 c 語言的資料型別對應上，其中部分型別對應為 python 內建的型別。下表列舉了常用 numpy 基本型別。為了區別於 python 原生的資料型別，bool int float co...
02 資料分析 numpy的使用
名稱 描述bool 布林型資料型別 true 或者 false int預設的整數型別 類似於 c 語言中的 long，int32 或 int64 intc 與 c 的 int 型別一樣，一般是 int32 或 int 64 intp 用於索引的整數型別 類似於 c 的 ssize t，一般情況下仍然...
資料分析 numpy 02 建立陣列
import numpy as np 方法有 1.array def array p object,dtype none,copy true,order k subok false,ndmin 0 eg a1 np.array 1 2,3 4 a2 np.array 1,2 3,4 print a1...