对于被多年数据库应用锻炼成“二维表”思路的人来说，NumPY的ndarray实在是太好用了！

1、创建数组

可以用np.array(python数组)，np.ones，np.zeros，np.arange等方式创建，需要注意对zeros传递参数，需要括起来

a=np.zeros((2,3))
array([[ 0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.]])

2、不支持多种类型并存

>>> c=np.array([‘aa‘,1,2])
>>> c
array([‘aa‘, ‘1‘, ‘2‘],
      dtype=‘|S2‘)

这样就比较尴尬了，假如有相关的文字信息，还得放到另外的数组中或者其他的处理方式。

3、切片实在好用

4、对数组可以矢量运算

>>> b1
array([[‘aa‘, ‘1‘, ‘2‘],
       [‘bb‘, ‘3‘, ‘2‘]],
      dtype=‘|S2‘)

>>> b1[b1[:,0]==‘aa‘]     对第一列设置条件查询
array([[‘aa‘, ‘1‘, ‘2‘]],
      dtype=‘|S2‘)

NumPY学习笔记