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处理这些数组。它将常用的数学函数都支持向量化运算，使得这些数学函数能够直接对数组进行操作，将本来需要在Python级别进行的循环，放到C语言的运算中，明显地提高了程序的运算速度。

• 下载

>: pip install numpy

• 引用方式

import numpy as np  # 约定俗成的起别名:np

这是官方认证的导入方式，可能会有人说为什么不用from numpy import *,是因为在numpy当中有一些方法与Python中自带的一些方法，例如max、min等冲突，为了避免这些麻烦大家就约定俗成的都使用这种方法。

ndarray

Numpy的核心特征就是N-维数组对——ndarray.

ndarray的优势

有一个购物车， 购物车中有商品的数量和对应的价格， 求总的价格
shop_car = [2,4,6,1]
shop_price = [10,20,1,30]

• pycharm中实现:

shop_car = [2,4,6,1]
shop_price = [10,20,1,30]
prices = 0
index = 0
for i in shop_car:
    price = shop_price[index]
    prices += i * price
    index +=1
print(prices)  #

• numpy中实现:

通过ndarray这个多维数组对象可以让这些批量计算变得更加简单，当然这只它其中一种优势，接下来就通过具体的操作来发现。

ndarray是一个多维数组列表

注意:

• 1.数组对象内的元素类型必须相同
• 2.数组大小不可修改

常用属性

属性	描述
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）

数据类型

类型	描述
布尔型	bool_
整型	int_ int8 int16 int32 int 64
无符号整型	uint8 uint16 uint32 uint64
浮点型	float_ float16 float32 float64
复数型	complex_ complex64 complex128

注意: astype()方法可以修改数组的数据类型

创建ndarray对象

方法	描述
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）
eye()	根据指定边长和dtype创建单位矩阵

• array()

• arange()

• linspace()

• zeros()

• ones()

• eye()

• reshape()

• empty()

索引和切片

numpy数组索引与python中的索引用法一样

• 索引取值

• 布尔索引

ndarray可以直接对判断数组中的元素进行判断,返回一个布尔值(True,False)组成的数组

• 花式索引 [ [ ] ]

花式索引括号内是被取值的索引下标

• 切片

通用函数

能对数组中所有元素同时进行运算的函数就是通用函数

能够接受一个数组的叫做一元函数，接受两个数组的叫二元函数，结果返回的也是一个数组

一元函数

函数	功能
abs、fabs	分别是计算整数和浮点数的绝对值
sqrt	计算各元素的平方根
square	计算各元素的平方
exp	计算各元素的指数e**x
log	计算自然对数
sign	计算各元素的正负号
ceil	向上取整
floor	向下取整
rint	计算各元素的值四舍五入到最接近的整数，保留dtype
modf	将数组的小数部分和整数部分以两个独立数组的形式返回，与Python的divmod方法类似
isnan	判断是否是 NaN
isinf	表示那些元素是无穷的布尔型数组
cos，sin，tan	普通型和双曲型三角函数

• abs,fabs

• sqrt,square

• exp,log

• ceil,floor

• modf

• isnan

二元函数

函数	功能
add	将数组中对应的元素相加
subtract	从第一个数组中减去第二个数组中的元素
multiply	数组元素相乘
divide、floor_divide	除法或向下圆整除法（舍弃余数）
power	对第一个数组中的元素A，根据第二个数组中的相应元素B计算A**B
maximum，fmax	计算最大值，fmax忽略NAN
miximum，fmix	计算最小值，fmin忽略NAN
mod	元素的求模计算（除法的余数）

数学统计方法

函数	功能
sum	求和
cumsum	求前缀和
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

• sum,cumsum

随机数

随机数生成函数在np.random的子包当中

函数	功能
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
chocie	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

补充 NaN:

1、nan(Not a Number):不等于任何浮点数（nan != nan）
---------------------------------------------
2、inf(infinity):比任何浮点数都大
---------------------------------------------

• Numpy中创建特殊值：np.nan、np.inf
• 数据分析中，nan常被用作表示数据缺失值