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第493章 Numpy多维数组一个故事解释(第2页)

1ibrary=np。array([

[#第一个书架

[‘哈利波特’,‘纳尼亚传奇’,‘指环王’],

[‘三体’,‘银河帝国’,‘沙丘’]

],

[#第二个书架

[‘时间简史’,‘自私的基因’,‘黑天鹅’],

[‘计算机科学导论’,‘人工智能原理’,‘数学之美’]

]

])

?特点:

?现在有多个独立的书架,每个书架有多层,每层有多本书。

?1ibrary[1,o,2]代表的是‘黑天鹅’:

?[1]代表第二个书架(科普&计算机)。

?[o]代表第一层(科普类书籍)。

?[2]代表第三本书(黑天鹅)。

numpy多维数组的强大之处

1。快查找:就像书架上编号一样,我们可以用索引找到任何一本书,比如1ibrary[1,o,2]直接定位到《黑天鹅》。

2。批量操作:如果我们想一次性把所有书架的书名都改成大写,只需一行代码,而不需要手动翻书:

1ibrary=np。(1ibrary)

3。强大的数学计算能力:假设书架上放的不是书,而是销量数据,我们可以一键计算总销量、平均销量、最高销量等,比传统的循环处理快很多。

总结:numpy的多维数组就像魔法书架

?1d数组(单排书架):一排书,按序存放。

?2d数组(多层书架):有多个层,每一行是一类书。

?3d数组(多个书架):多个书架,每个书架有多层,每层有多本书。

思考:你生活中还有哪些类似numpy数组的结构?比如exnetumpy的强大之处就在于,它能让我们轻松管理和计算这些数据!

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