python数据处理课程笔记(一)
一、numpy
1、numpy中所有元素必须是相同的类型
a=[1,2,3,4,'t']
#列表中有str类型,转换为ndarray时所有元素都转换为str类型
arr1=np.array(a)
print(arr1)
#输出['1' '2' '3' '4' 't']
2、创建:np.array(collection)
#rand只能接收维度参数,不可指定范围,固定范围0~1
arr=np.random.rand(3,4,5)
#randn正态分布
3、ndarray的属性:ndim(维度个数)、shape(维度大小)、dtype(数据类型)
4、np.zeros():全零;np.ones():全1 ;np.empty(): 内存里的随机值
5、np.arange(start, end ,step): 创建一维数组;np.reshape(): 调整一维数组维度;np.random.shuffle(arr):打乱数组序列
6、转换数组类型:new_arr=old_arr.astype(np.newtype)
7、arr*arr是元素相乘,不是矩阵相乘
列表arr*2会拷贝列表
8、索引与切片
9、条件索引。多条件组合要用 & | 连接,不能用and、or
10、维数转换
import numpy as np
arr=np.random.randint(0,10,(3,4))
print (arr)
arr_t=arr.transpose()#二维直接变成转置矩阵
print(arr_t)
arr3=np.random.randint(0,10,(2,3,4))
print(arr3)
arr3_t=arr3.transpose((1,0,2))#即根据下标改变维度。变为3*2*4
print(arr3_t)
11、计算函数
import numpy as np
arr1=np.random.randint(0,10,(3,4))
print(arr1)
print(np.where(arr1>3,1,-1))
print(np.multiply(arr1,arr1))
# 输出
# [[6 7 0 7]
# [2 9 2 7]
# [4 0 0 7]] # [[ 1 1 -1 1]
# [-1 1 -1 1]
# [ 1 -1 -1 1]] # [[36 49 0 49]
# [ 4 81 4 49]
# [16 0 0 49]]
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