numpy和array有什么区别

NumPy是一个Python数学库，提供了一个多维数组对象ndarray，这些数组可以用来进行数学运算。而array是Python标准库中的一个数组模块，只支持一维数组，没有NumPy中的多维数组功能。

NumPy中的ndarray具有以下特点：

1. 具有统一的数据类型，可以是整型、浮点型、复数型等。

2. 支持基本的数学运算，如加减乘除、求平方、求平均值等。

3. 支持基本的数组操作，如索引、切片、迭代等。

4. 支持广播操作，可以对不同形状的数组进行数学运算。

5. 支持多维数组，可以表示矩阵、张量等复杂数据结构。

而Python标准库中的array只支持一维数组，且只能存储同一种数据类型的元素。它的功能比NumPy中的ndarray要简单，但是在某些场景下也能满足需求。

相关问题

numpy.ndarray和numpy.array有什么区别和联系？

numpy.array和numpy.ndarray都是numpy中用于存储和处理多维数组的类。

numpy.array是numpy中的一个函数，用于创建numpy数组。它可以接受任何序列对象作为输入，包括列表、元组、数组等，然后将其转换为numpy数组。numpy.array创建的数组是一个ndarray对象。

numpy.ndarray是numpy中的一个类，它表示多维数组。ndarray是一个通用的同构数据多维容器，其中的所有元素必须是相同类型的。ndarray的维度和元素类型可以通过shape属性和dtype属性获得。

因此，numpy.ndarray是numpy中用于存储和处理多维数组的类，而numpy.array是用于创建numpy数组的函数。numpy.array创建的数组是一个ndarray对象。

numpy 和 array

NumPy是Python科学计算库中的一个重要模块，用于处理大量数据和进行高级数学操作。它提供了一个多维数组对象（ndarray），具有固定的大小和相同的数据类型。与Python的原生数组对象不同，修改NumPy数组的大小会创建一个新数组并删除原来的数组。NumPy数组的使用可以提高代码的执行效率，并且许多基于Python的科学和数学软件包都使用NumPy数组作为输入和输出。

"Array"一词通常用于描述一种数据结构，它可以用来存储和操作多个相同类型的元素。在Python中，"array"可以指代Python的原生数组对象，也可以指代NumPy的ndarray对象。Python的原生数组对象可以动态增长，而NumPy的ndarray对象在创建时具有固定的大小，并且所有的元素都需要具有相同的数据类型。