numpy的ndarray的一些概念

Numpy(Numerical Python的简称)是高性能科学计算和数据分析的基础包。

ndarray:一个具体矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数据

矢量化(表达1):是NumPy中的一种强大功能,可以把操作表达为“在整个数组上而不是在各个元素上”发生,Python内部隐式对数组的各个元素执行相同的操作。矢量化对每个元素执行相同的操作。

矢量化(表达2):使你不用编写循环即可对数据执行批量运算,就叫做矢量化(vectorization)。大小相等的数组之间的任何算术运算都会将运算应用到元素级。

广播(broadcasting):不同大小的数组之间的运算叫做广播。

副本:是一个数据的完整的拷贝,如果我们对副本进行修改,它不会影响到原始数据,物理内存不在同一位置。

视图:是数据的一个别称或引用,通过该别称或引用亦便可访问、操作原有数据,但原有数据不会产生拷贝。如果我们对视图进行修改,它会影响到原始数据,物理内存在同一位置。

矢量化和广播,参考:https://www.cnblogs.com/ljhdo/p/10571719.html
副本和视图,参考:https://www.runoob.com/numpy/numpy-copies-and-views.html

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