類似点と相違点の値とリスト1.numpy
ARR ndarrayが定義されている、あなたは配列のインデックスについて知っておく必要があり、配列のインデックスはゼロベースです。
>>>リスト[0]が
1つの
>>> ARR [0]
1
配列代入するには、リストは、文字に割り当てられている、ことができますし、文字列に割り当てられたARR、プロンプトが表示される要素は、言ってNP配列の定義、固定のDTYPEタイプであること、有効ではありません
>>>リスト[-1] = 'MYSTRING'
>>> ARR [-1] = 'MYSTRING'
トレースバック（最後の最新の呼び出し）：
ファイル"<STDIN>"、1行目を、で、<モジュール>
とValueError：無効なリテラルベース10とのint（）のための'のMyString'
>>> arr.dtypeの
DTYPE（ 'Int64の'）ARR的DTYPE为int64モード
自動的に整数に変換されていない場合は配列arr値の内部を変更し、我々はまた、この条件を満たしている必要があります。
>>> ARR [-1] = 1000.1234
>>> ARR [-1]
1000年
私は直接定義された時間内に、フロートを定義したいです
>>> ARR2 = np.array（[1.0,2.0,3.0,4.0,5.0]）
>>> arr2.dtypeの
DTYPE（ 'のfloat64'）
多くの場合、乱数random.randnのアレイで使用
>>> ARR3 = np.random.randn（5）
>>> ARR3の
アレイ（[0.26470504、0.38225925、-1.11953881、0.07058837、-1.10583038]）
2.多次元配列
>>> list2d = [1,2]、[3,4]
>>>タイプ（list2d）
<クラスのリスト'>
>>> arr2d = np.array（[1,2]、[3,4 4]）
>>>タイプ（arr2d）
<クラスのnumpy.ndarray '>
>>> list2d
[[1、2]、[3、4]
>>> arr2d＃定义了2×2
アレイ（[ 1、2]、
[3、4]）
すべての数値は0
>>> arr0 = np.zeros（（2,3））
>>> arr0
配列（[0、0、0]、
[0、0、0]]）
5は、平均値として定義され、正規分布乱数値の標準偏差2 * 3 4配列
>>> np.random.normal（5,3、（2,4））
アレイ（[4.24157662、9.9695751、7.72405208、4.16709509]、
[9.78426533、0.4325178、3.65920354、8.35030401]]）
>>> ARR4 = np.arange（8）＃1 * 8数组
>>> ARR4の
配列（[0、1、2、3、4、5、6、7]）
>>> arr24 = np.arange（8 ）.reshape（2,4）＃2 * 4数组
>>> arr24の
配列（[0、1、2、3]、
[4、5、6、7]）
>>> arr24.dtype
DTYPE（」 int64'モード）
プロパティ多次元配列
NPとしてインポートnumpyの ARR = np.arange（8）.reshape（2,4） プリント（ARR） プリント（ "DTYPE"、arr.dtype） プリント（ "元素大小"、arr.size） プリント（ "薄暗いです"、 arr.ndim） プリント（ "形状"、arr.shape） プリント（ "メモリ使用"、arr.nbytes） プリント（ "最大值、最小值"、arr.max（）、arr.min（）） プリント（」总值、PROD」、arr.sum（）、arr.prod（）） プリント（ "平均、STD"、arr.mean（）、）（arr.std）
