NumPy数组基础有哪些关键概念？
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本文共计2795个文字，预计阅读时间需要12分钟。
Python 中的数据操作与 NumPy 数组操作类似，甚至 Pandas 工具也是基于 NumPy 的数组基础构建的。数组特性包括大小、形状、存储大小、数据类型等。数组索引用于获取数据。
Python 中的数据操作几乎等同于 NumPy 数组操作，甚至新出现的Pandas 工具 也是构建在 NumPy 数组的基础之上的。
数组的属性 确定数组的大小、形状、存储大小、数据类型。
数组的索引 获取和设置数组各个元素的值。
数组的切分 在大的数组中获取或设置更小的子数组。
数组的变形 改变给定数组的形状。
数组的拼接和分裂 将多个数组合并为一个，以及将一个数组分裂成多个。
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Python 中的数据操作与 NumPy 数组操作类似，甚至 Pandas 工具也是基于 NumPy 的数组基础构建的。数组特性包括大小、形状、存储大小、数据类型等。数组索引用于获取数据。
Python 中的数据操作几乎等同于 NumPy 数组操作，甚至新出现的Pandas 工具 也是构建在 NumPy 数组的基础之上的。
数组的属性 确定数组的大小、形状、存储大小、数据类型。
数组的索引 获取和设置数组各个元素的值。
数组的切分 在大的数组中获取或设置更小的子数组。
数组的变形 改变给定数组的形状。
数组的拼接和分裂 将多个数组合并为一个，以及将一个数组分裂成多个。