[#第一个书架
[‘哈利波特’,‘纳尼亚传奇’,‘指环王’],
[‘三体’,‘银河帝国’,‘沙丘’]
],
[#第二个书架
[‘时间简史’,‘自私的基因’,‘黑天鹅’],
[‘计算机科学导论’,‘人工智能原理’,‘数学之美’]
]
])
?特点:
?现在有多个独立的书架,每个书架有多层,每层有多本书。
?library[1,0,2]代表的是‘黑天鹅’:
?[1]代表第二个书架(科普&计算机)。
?[0]代表第一层(科普类书籍)。
?[2]代表第三本书(黑天鹅)。
NumPy多维数组的强大之处
1。快速查找:就像书架上编号一样,我们可以用索引找到任何一本书,比如library[1,0,2]直接定位到《黑天鹅》。
2。批量操作:如果我们想一次性把所有书架的书名都改成大写,只需一行代码,而不需要手动翻书:
library=np。char。upper(library)
3。强大的数学计算能力:假设书架上放的不是书,而是销量数据,我们可以一键计算总销量、平均销量、最高销量等,比传统的循环处理快很多。
总结:NumPy的多维数组就像魔法书架
?1D数组(单排书架):一排书,按序存放。
?2D数组(多层书架):有多个层,每一行是一类书。
?3D数组(多个书架):多个书架,每个书架有多层,每层有多本书。
思考:你生活中还有哪些类似NumPy数组的结构?比如Excel表格、仓库货架、电影分类系统?NumPy的强大之处就在于,它能让我们轻松管理和计算这些数据!
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