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雷达卡
要实现高效的数据驱动科学和计算， 需要理解数据是如何被存储和操作
的。 本节将介绍在 Python 语言中数据数组是如何被处理的， 并对比
NumPy 所做的改进。 理解这个不同之处是理解本书其他内容的基础。
Python 的用户往往被其易用性所吸引， 其中一个易用之处就在于动态输
入。 静态类型的语言（如 C 或 Java） 往往需要每一个变量都明确地声
明， 而动态类型的语言（例如 Python） 可以跳过这个特殊规定。 例如在
C 语言中， 你可能会按照如下方式指定一个特殊的操作：
/* C代码 */int result = 0;
for(int i=0; i<100; i++){
result += i;
}
注意这里最大的不同之处： 在 C 语言中， 每个变量的数据类型被明确地
声明； 而在 Python 中， 类型是动态推断的。 这意味着可以将任何类型
的数据指定给任何变量：
# Python代码x = 4
x = "four"
这里已经将 x 变量的内容由整型转变成了字符串， 而同样的操作在 C
语言中将会导致（取决于编译器设置） 编译错误或其他未知的后果：
/* C代码 */int x = 4;
x = "four"; // 编译失败
这种灵活性是使 Python 和其他动态类型的语言更易用的原因之一
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