第2章 NumPy-快速处理数据

标准的Python中用列表（list）保存一组值，可以用来当作数组使用。但由于列表的元素可以是任何对象，因此列表中保存的是对象的指针。这样的话，为了保存一个简单的列表，比如[1,2,3]，需要三个指针和三个整数对象。对于数值运算来说，这种结构显然比较浪费内存和CPU计算时间。

此外，Python还提供了array模块，它所提供的array对象和列表不同，能直接保存数值，和C语言的一维数组类似。但是由于它不支持多维数组，也没有各种运算函数，因此也不适合做数值运算。

NumPy的诞生弥补了这些不足，NumPy提供了两种基本的对象：

●ndarray：英文全称为n-dimensional array object，它是存储单一数据类型的多维数组，后统一称之为数组。

●ufunc：英文全称为universal function object，它是一种能够对数组进行处理的特殊函数。

本书采用NumPy 1.9版本，请读者运行下面的程序以查看NumPy的版本号：

    import numpy
    numpy.__version__
    '1.9.0'