Numpy的ndarray效率和array数组

的效率相比有何优势？

Numpy的ndarray比array数组具有更高的效率，主要有以下几个方面的优势：
1. Numpy的ndarray是一个多维数组，支持高维数据操作。而array数组只能处理一维数据。
2. Numpy的ndarray采用了更加高效的内存管理方式，能够更加有效地利用计算机内存资源。
3. Numpy的ndarray内置了很多优化计算函数，比如矩阵乘法等，能够大大提升计算效率。

相关问题

numpy.ndarray创建空数组

numpy.empty方法用于创建一个指定形状和数据类型的未初始化的空数组。可以通过指定参数shape来确定数组的形状，参数dtype来指定数据类型。以下是一些示例代码：

import numpy as np

array_default = np.empty(shape=(2, 3))
array_default_int = np.empty(shape=(2, 3), dtype=int)
array_float_16 = np.empty(shape=(2, 3), dtype=np.float16, order='F')
array_float = np.empty(shape=(2, 3), dtype=float, order='F')

print("array_default:\n{}\n".format(array_default))
print("array_default_int:\n{}\n".format(array_default_int))
print("array_float_16:\n{}\n".format(array_float_16))
print("array_float:\n{}\n".format(array_float))

以上代码创建了四个空数组，分别是array_default、array_default_int、array_float_16和array_float。你可以根据需要指定数组的形状和数据类型，然后使用print语句打印出数组的内容。

请问还有什么其他问题吗？

numpy.ndarray 对象添加数组

在 NumPy 中，可以使用 `numpy.concatenate()` 函数将两个或多个数组沿着指定的轴连接在一起。下面是一个示例：

import numpy as np

# 创建两个二维数组
array1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
array2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])

# 沿着行方向连接两个数组
result = np.concatenate((array1, array2), axis=0)

# 打印结果
print(result)

输出：

[[1 2]
 [3 4]
 [5 6]
 [7 8]]

在上面的示例中，我们首先使用 NumPy 库创建两个二维数组 `array1` 和 `array2`。然后，我们使用 `numpy.concatenate()` 函数将这两个数组沿着行方向连接在一起，得到一个新的二维数组 `result`。最后，我们打印连接后的结果来验证它是否包含了我们期望的数据。

注意，`numpy.concatenate()` 函数的第一个参数是要连接的数组的元组，第二个参数是指定连接轴的参数。在上面的示例中，我们将 `axis=0`，表示沿着行方向连接数组。如果将 `axis=1`，则表示沿着列方向连接数组。