1
ข้ามจากลิสต์พีทอน: ข้อได้เปรียบของ ndarray
AI018Lesson 2
00:00

แม้ว่าลิสต์พีทอนจะให้ความยืดหยุ่นสูงสุดในฐานะตัวเก็บข้อมูลทั่วไปสำหรับข้อมูลที่หลากหลาย แต่ NumPy ndarray เป็นโครงสร้างเฉพาะที่จัดเก็บในหน่วยความจำต่อเนื่อง โดยออกแบบมาเพื่อประสิทธิภาพทางตัวเลข การเปลี่ยนแปลงนี้แสดงถึงการเปลี่ยนจาก "ลิสต์ของชี้แจง" เป็นบล็อก "ประเภทคงที่" ที่สามารถประมวลผลได้โดยเครื่อง

1. รูปแบบการเริ่มต้น

จุดเริ่มต้นของการดำเนินการทั้งหมดใน NumPy คือชื่อเล่นมาตรฐาน import numpy as np. ตัวสร้างหลักคือ np.array(). ข้อผิดพลาดไวยากรณ์ที่พบบ่อยสำหรับผู้เริ่มต้นคือการส่งเลขจำนวนเต็มอย่างง่ายเป็นพารามิเตอร์หลายตัว ซึ่ง NumPy ต้องการ ลำดับเดียว วัตถุ

a = np.array(1,2,3,4) # ผิด
a = np.array([1,2,3,4]) # ถูกต้อง
สถาปัตยกรรมหน่วยความจำลิสต์พีทอน— /text>intintintintบล็อก "ชนิดคงที่" ที่ต่อเนื่องกัน (ndarray)

2. การเปลี่ยนแปลงตัวตน

โดยใช้ type(a), คุณสามารถยืนยันได้ว่าตัวตนของวัตถุได้เปลี่ยนจาก list เป็น numpy.ndarray. ความสมมาตรนี้ทำให้ NumPy สามารถดำเนินการกับข้อมูลทั้งหมดใน "กล่อง" ได้ทันที โดยไม่ต้องตรวจสอบรายการย่อยแต่ละรายการ

main.py
TERMINALbash — 80x24
> Ready. Click "Run" to execute.
>