Python中進行數組的運算需要調用NumPy包。

其官網是：http://www.numpy.org/?www.numpy.org

NumPy是Python語言的一個擴充程序庫。它支持高級大量的維度數組與矩陣運算，此外也針對數組運算提供大量的數學函數庫。Numpy內部解除了CPython的GIL(全局解釋器鎖)，運行效率極好，是大量機器學習框架的基礎庫！

NumPy的全名為Numeric Python，是一個開源的Python科學計算庫，它包括：

? 一個強大的N維數組對象ndrray；

? 比較成熟的(廣播)函數庫；

? 用于整合C/C++和Fortran代碼的工具包；

? 實用的線性代數、傅里葉變換和隨機數生成函數

Numpy中定義的最重要的對象是成為ndarray的N維數組類型。它描述相同類型的元素集合。可以使用基于零的索引訪問集合中的項目。

可以直接將數組看作一種新的數據類型，就像list、tuple、dict一樣，但數組中所有元素的類型必須是一致的，Python支持的數據類型有整型、浮點型以及復數型，但這些類型不足以滿足科學計算的需求，因此NumPy中添加了許多其他的數據類型，如bool、inti、int64、float32、complex64等。同時，它也有許多其特有的屬性和方法。

常用數組的屬性：

dtype 描述數組元素的類型

shape 以tuple表示的數組形狀

ndim 數組的維度

size 數組中元素的個數

itemsize 數組中的元素在內存所占字節數

T 數組的轉置

flat 返回一個數組的迭代器，對flat賦值將導致整個數組的元素被覆蓋

real/imag 給出復數數組的實部/虛部

nbytes 數組占用的存儲空間

常用數組的計算：

reshape(…) 返回一個給定形狀的數組的副本

resize(…) 返回給定形狀的數組，原數組形狀發生改變

flatten()/ravel() 返回展平數組，原數組不改變

astype(dtype) 返回指定元素類型的數組副本

fill() 將數組元素全部設定為一個標量值

sum/Prod() 計算所有數組元素的和/積

mean()/var()/std() 返回數組元素的均值/方差/標準差

max()/min()/ptp()/median() 返回數組元素的最大值/最小值/取值范圍/中位數

argmax()/argmin() 返回最大值/最小值的索引

sort() 對數組進行排序，axis指定排序的軸；kind指定排序算法，默認是快速排序

view()/copy() view創造一個新的數組對象指向同一數據；copy復制

tolist() 將數組完全轉為列表

compress() 返回滿足條件的元素構成的數組

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python计算数组元素的和_python中数组的运算的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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