数据分析与展示---Numpy数据存取与函数
简介
一:数据的CSV文件存取(一维或二维)
(一)写入文件savetxt
(二)读取文件loadtxt
二:多维数据的存取
(一)保存文件tofile
(二)读取文件fromfile
(三)NumPy 的便捷文件存取save/savez或load
三:NumPy的随机数函数(random模块)
rand()均匀分布
randn()标准正态分布,有几个参数,代表有几个维度
randint()整数数组
seed()随机数种子
shuffle()根据数组第一轴产生一个新的乱序数组(在原数组基础)
permutation()同上改变顺序(不会修改原数组)
choice()在一维数组基础上,抽取元素组成新的数组
uniform()均匀分布数组
normal()正态分布数组
poisson()泊松分布数组
四:NumPy的统计函数
sum()相关元素和
mean()相关元素均值(期望)
average()相关元素均值(可加权)
std()相关元素标准差
var()相关元素方差
五:NumPy的梯度函数
gradient()返回每个维度梯度
一:数据的CSV文件存取(一维或二维)

(一)写入文件savetxt



(二)读取文件loadtxt



二:多维数据的存取
(一)保存文件tofile





补充:
二进制文件会比文本文件占用更小的空间
(二)读取文件fromfile



注意:
该方法需要读取时知道存入文件时数组的维度和元素类型
所以:a.tofile()和np.fromfile()需要配合使用
解决方法:可以通过元数据文件存储额外信息,在加载数据时,配合元数据文件进行还原
元数据(Metadata),又称中介数据、中继数据,为描述数据的数据(data about data),
主要是描述数据属性(property)的信息,用来支持如指示存储位置、历史数据、资源查找、文件记录等功能。
(三)NumPy 的便捷文件存取save/savez或load



注意:
若是作为中间数据缓存,save和load是一种十分便捷的方法
若是与其他程序进行交互对接,CSV是一种不错的方法
三:NumPy的随机数函数










注意:上面的概率是谁的数值越大,谁被抽取的概率越大




四:NumPy的统计函数







五:NumPy的梯度函数
梯度:反应了元素的变化率,梯度有助于我们发现图像。声音的边缘,在那些不是很平滑的地方,我们能够很快的发现



总结




更多方法见:https://blog.csdn.net/yxjsmile/article/details/104519982
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