如何使用Python的Numpy包进行高效数据处理？

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NumPy是什么？NumPy是Python中进行科学计算的基础包，尤其在数据分析和矩阵计算方面非常常用。虽然NumPy提供了许多特性，但在此不一一列举，以下是一些常用特性的简要记录，便于使用时查阅。

NumPy是什么？

使用Python进行科学计算的基础包，在数据分析的时候比较常用到矩阵计算。这时太多的Np属性不记得，所以方便自己使用把一些常用的Np属性汇总记录一下使用的时候方便查找。

ndarray.ndim
阵列的轴数（尺寸）。
ndarray.shape
数组的大小。这是一个整数元组，表示每个维度中数组的大小。对于具有n行和m列的矩阵，shape将是(n,m)。shape因此，元组的长度 是轴的数量ndim。
ndarray.size
数组的元素总数。这相当于元素的乘积shape。
ndarray.dtype
描述数组中元素类型的对象。可以使用标准Python类型创建或指定dtype。此外，NumPy还提供自己的类型。numpy.int32，numpy.int16和numpy.float64就是一些例子。
ndarray.itemsize
数组中每个元素的大小（以字节为单位）。例如，类型的元素数组float64有itemsize8（= 64/8），而其中一个类型complex32有itemsize4（= 32/8）。它相当于ndarray.dtype.itemsize。
ndarray.data
包含数组实际元素的缓冲区。