为什么选择我们？
NumPy 定义了一个 n 维数组对象，简称 ndarray 对象，它是一个一系列相同类型元素组成的数组集合。数组中的每个元素都占有大小相同的内存块，您可以使用索引或切片的方式获取数组中的每个元素。 darray 对象采用了数组的索引机制，将数组中的每个元素映射到内存块上，并且按照一定的布局对内存块进行排列，常用的布
麻痹不仁
明知你身边人潮太拥挤我却还是把你放我心底
蜂攒蚁集
一夜雨声凉到梦，万荷叶上送秋来——陈文述《夏日杂诗》
断井颓垣
永远不要相信苦难是值得的，苦难就是苦难，苦难不会带来成功。苦难不值得追求，磨练意志是因为苦难无法躲开。——余华
NumPy数据类型-雨云
表1：NumPy数据类型 序号 数据类型 语言描述 1 bool_ 布尔型数据类型（True 或者 False） 2 int_ 默认整数类型，类似于 C 语言中的 long，取值为 int32 或 int64 3 intc 和 C 语言的 int 类型一样，一般是 int32 或 int 64 4
Numpy创建数组-雨云
numpy.empty() numpy.empty() 创建未初始化的数组，可以指定创建数组的形状（shape）和数据类型（dtype），语法格式如下： numpy.empty(shape, dtype = float, order = C) 它接受以下参数： shape：指定数组的形状； dtype：数
NumPy创建区间数组-
所谓区间数组，是指数组元素的取值位于某个范围内，并且数组元素之间可能会呈现某种规律，比如等比数列、递增、递减等。 为了方便科学计算，Python NumPy 支持创建区间数组。 1. numpy.arange() 在 NumPy 中，您可以使用 arange() 来创建给定数值范围的数组，语法格式如下： numpy.
