一、numpy概述

NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包。它是pandas等其他各种工具的基础。

NumPy的主要功能:

  • ndarray,一个多维数组结构,高效且节省空间
  • 无需循环对整组数据进行快速运算的数学函数
  • *读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具
  • *线性代数、随机数生成和傅里叶变换功能
  • *用于集成C、C++等代码的工具

python中操作方式:

  • 安装方法:pip install numpy
  • 引用方式:import numpy as np

也可以通过安装anaconda软件操作,里面包含(numpy,pandas以及Matplotlib多个库),本片文章是在anaconda3中运行!!!

二、NumPy:ndarray-多维数组对象

创建ndarray:np.array()

ndarray是多维数组,与列表的区别是:

  • 数组对象内的元素类型必须相同
  • 数组大小不可修改

常用属性:

  • T            数组的转置(对高维数组而言)
  • dtype     数组元素的数据类型
  • size       数组元素的个数
  • ndim      数组的维数
  • shape    数组的维度大小(以元组形式)

代码示例:

三、NumPy:ndarray-数据类型

ndarray数据类型:dtype:
●布尔型:bool_
●整型:int_ int8 int16 int32 int64
●无符号整型:uint8 uint16 uint32 uint64
●浮点型:float_ float16 float32 float64
●复数型:complex_ complex64 complex128

四、NumPy:ndarray-创建

创建ndarray:
●array() 将列表转换为数组,可选择显式指定dtype
●arange() range的numpy版,支持浮点数
●linspace() 类似arange(),第三个参数为数组长度
●zeros() 根据指定形状和dtype创建全0数组
●ones() 根据指定形状和dtype创建全1数组
●empty() 根据指定形状和dtype创建空数组(随机值)

五、NumPy:索引和切片

  -代码示例:
  ●a= np.array([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9])
  ●a2 = np.array([[0,1,2,3,4],[5,6,7,8,9],[10,11,12,13,14]]) -数组和标量之间的运算
●a+1 a*3 1//a a**0.5
-同样大小数组之间的运算
●a+b a/b a**b
-数组的索引
●一维数组:a[5] --> #5
●多维数组:
●列表式写法:a2[2][3] --> #13
●新式写法:a2[2,3](推荐) --> #13
-数组的切片
●一维数组:a[5:8]   --> # array([5,6,7])  
a[:3] = 1 --> # array([1,1,1,3,4,5,6,7,8,9])
●二维数组:a2[1:2, :4] --> # array([[5, 6, 7, 8]])  
a2[:,:1] --> # array([[0],[5],[10]])
       a2[:,1] --> # array([1,6,11])
-与列表不同,数组切片时并不会自动复制,在切片数组上的修改会影响原数组。
●【解决方法: copy()】

六、NumPy:布尔型索引

问题:给一个数组,选出数组中所有大于5的数。
答案:a[a>5]
原理:
a>5会对a中的每一个元素进行判断,返回一个布尔数组
布尔型索引:将同样大小的布尔数组传进索引,会返回一个由所有True对应位置的元素的数组 问题2:给一个数组,选出数组中所有大于5的偶数。
答案:
a[(a>5) & (a%2==0)]
原理:此处不能用and,and为关键字;&为运算符,表示与的意思 问题3:给一个数组,选出数组中所有大于5的数或偶数。
答案:
a[(a>5) | (a%2==0)]
原理:此处 | 表示或的意思 备注:~表示非的意思

 七NumPy:花式索引*

问题1:对于一个数组,选出其第1,3,4,6,7个元素,组成新的二维数组。
●答案:a[[1,3,4,6,7]] 问题2:对一个二维数组,选出其第一列和第三列,组成新的二维数组。
●答案:a[:,[1,3]] 问题3: 已知 a2 = np.array([[0,1,2,3,4],[5,6,7,8,9],[10,11,12,13,14]]),想要获取新的数组array([[1,3],[11,13]])该怎么切?
●答案: a2[[0,2],:][:,[1,3]]
●备注:切勿两边同时花式索引,a2[[0,2],[1,3]],得出 array([ 1, 13])

八、NumPy:通用函数

通用函数:能同时对数组中所有元素进行运算的函数

九、NumPy:数学和统计方法

常用函数:
●sum 求和
●mean 求平均数
●std 求标准差
●var 求方差
●min 求最小值
●max 求最大值
●argmin 求最小值索引
●argmax 求最大值索引

十、NumPy:随机数生成

常用函数
●rand 给定形状产生随机数组(0到1之间的数)
●randint 给定形状产生随机整数
●choice 给定形状产生随机选择
●shuffle 与random.shuffle相同
●uniform 给定形状产生随机数组

数据分析--numpy的基本使用的更多相关文章

  1. 利用Python进行数据分析——Numpy基础:数组和矢量计算

    利用Python进行数据分析--Numpy基础:数组和矢量计算 ndarry,一个具有矢量运算和复杂广播能力快速节省空间的多维数组 对整组数据进行快速运算的标准数学函数,无需for-loop 用于读写 ...

  2. Python数据分析-Numpy数值计算

    Numpy介绍: NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包.它是pandas等其他各种工具的基础. NumPy的主要功能: 1)ndarray,一个多维数组结构,高效且节省空间 2)无需循环对整组 ...

  3. Python数据分析numpy库

    1.简介 Numpy库是进行数据分析的基础库,panda库就是基于Numpy库的,在计算多维数组与大型数组方面使用最广,还提供多个函数操作起来效率也高 2.Numpy库的安装 linux(Ubuntu ...

  4. 数据分析——numpy

    DIKW DATA-->INFOMATION-->KNOWLEDGE-->WISDOM 数据-->信息-->知识-->智慧 爬虫-->数据库-->数据分 ...

  5. Python数据分析Numpy库方法简介(二)

    数据分析图片保存:vg 1.保存图片:plt.savefig(path) 2.图片格式:jpg,png,svg(建议使用,不失真) 3.数据存储格式: excle,csv csv介绍 csv就是用逗号 ...

  6. python数据分析Numpy(二)

    Numpy (Numerical Python) 高性能科学计算和数据分析的基础包: ndarray,多维数组(矩阵),具有矢量运算能力,快速.节省空间: 矩阵运算,无需循环,可以完成类似Matlab ...

  7. python 数据分析----numpy

    NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包.它是pandas等其他各种工具的基础. NumPy的主要功能: ndarray,一个多维数组结构,高效且节省空间 无需循环对整组数据进行快速运算的数学函数 ...

  8. 数据分析 - Numpy

    简介 Numpy是高性能科学计算和数据分析的基础包.它也是pandas等其他数据分析的工具的基础,基本所有数据分析的包都用过它.NumPy为Python带来了真正的多维数组功能,并且提供了丰富的函数库 ...

  9. 数据分析-numpy的用法

    一.jupyter notebook 两种安装和启动的方式: 第一种方式: 命令行安装:pip install jupyter 启动:cmd 中输入 jupyter notebook 缺点:必须手动去 ...

随机推荐

  1. CentOS -- Zookeeper installation and configure

    1 JDK 1.8 must installed first 2 Get Zookeeper package wget https://archive.apache.org/dist/zookeepe ...

  2. tomcat8 编写字符编码Filter过滤器无效问题

    做一个解决全站的字符编码过滤器,过滤器类和配置如下: 过滤器类: package com.charles.web.filter; import java.io.IOException; import ...

  3. 学测试,看视频?NONONO,除非这种情况

    001 前言 : 很久没周末写文章了,一个是要睡懒觉.另外一个是,周末写了大家也没有心思看(加班1周了,好不容易周末,你又让我学习 ?先睡个懒觉再说,去TM的学习). 然而,今天早早的5点就起床了,处 ...

  4. view生命周期

  5. codeforces 808 E. Selling Souvenirs (dp+二分+思维)

    题目链接:http://codeforces.com/contest/808/problem/E 题意:最多有100000个物品最大能放下300000的背包,每个物品都有权值和重量,为能够带的最大权值 ...

  6. 爬虫基本知识之C/S交互

    概念 爬虫就是对网页的获取. 一般获取的网页中又有通向其他网页的通路,我们叫做超链接,那么就可以通过这样的通路获取更多其他的网页,就像一只在网路上爬行的蜘蛛,所以俗称爬虫. 爬虫的工作原理和浏览器浏览 ...

  7. 【Nginx】(主从热备)LVS+Keepalived+Nginx实现高性能负载均衡集群

    一.LVS 1.1 概述 1.2 Nginx与LVS区别什么 二.Keepalived 2.1 概述 2.2 keepalived和其工作原理 三.LVS+Keepalived+Nginx 搭建双机主 ...

  8. 【Offer】[57-1] 【和为S的两个数字】

    题目描述 思路分析 测试用例 Java代码 代码链接 题目描述 输入一个递增排序的数组和一个数字s,在数组中查找两个数,使得它们的和正好是s.如果有多对数字的和等于s,则输出任意一对即可. 牛客网刷题 ...

  9. Ansible实现批量管理服务器

    Ansible介绍: a. ansible是一个基于Python开发的自动化运维工具b. ansible是一个基于ssh协议实现远程管理的工具c. ansible软件可以实现多种批量管理操作(批量系统 ...

  10. ECMAScript es6新功能讲解视频教程

    下载链接:https://www.yinxiangit.com/1.html 目录: 01.课程介绍-ECMAScript 新功能.mp402.块的作用域-let.mp403.恒量-const.mp4 ...