一  给定一个列表,返回大于10的元素. 在python中,有两种方法.一种方法是循环遍历,第二种方法是使用内置函数filter() 在数组中,有更为简单的方法.即布尔型索引 布尔型索引: 将同样大小的布尔数组传进索引,会返回所有True对应位置的元素的数组. 先做一个铺垫. 所以,重点来了. arr>10 会对数组arr中的每一个元素进行判断,返回一个布尔数组. 布尔型数组的长度必须跟被索引的轴长度一致. 二  与 或 非 1 给定一个列表,返回大于10,且是偶数的元素. 说明: 1)&…

http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/5000104.html 第四章 Numpy基础:数组和矢量计算 第一部分:numpy的ndarray:一种多维数组对象 实话说,用numpy的主要目的在于应用矢量化运算.Numpy并没有多么高级的数据分析功能,理解Numpy和面向数组的计算能有助于理解后面的pandas.按照课本的说法,作者关心的功能主要集中于: 用于数据整理和清理.子集构造和过滤.转换等快速的矢量化运算 常用的数组解法,如排序.唯一化.集合运算等 高效的描…

NumPy(Numerical Python的简称)是Python数值计算最重要的基础包.大多数提供科学计算的包都是用NumPy的数组作为构建基础. NumPy的部分功能如下: ndarray,一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组. 用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数(无需编写循环). 用于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.随机数生成以及傅里叶变换功能. 用于集成由C.C++.Fortran等语言编写的代码的A C API. 由于NumP…

<利用Python进行数据分析·第2版>第四章 Numpy基础:数组和矢量计算 numpy高效处理大数组的数据原因: numpy是在一个连续的内存块中存储数据,独立于其他python内置对象.其C语言编写的算法库可以操作内存而不必进行其他工作.比起内置序列,使用的内存更少(即时间更快,空间更少) numpy可以在整个数组上执行复杂的计算,而不需要借助python的for循环 4.0 前提知识 数据:结构化的数据代指所有的通用数据,如表格型,多维数组,关键列,时间序列等 相关包:numpy pa…

一元函数 abs, fabs 计算整数.浮点数或复数的绝对值.对于非复数值,可以使用更快的fabs. sqrt 计算各元素的平方根.相当于arr ** 0.5 sqare 计算各元素的平方.相当于arr ** 2 exp 计算各元素的e^x log, log10, log2, log1p 分别为自然对数.底数为10的log.底数为2的log和log(1 + x). sign 计算各元素的正负号:1(正数).0(零).-1(负数). ceil 计算各元素的ceiling值,即大于等于该值的最小整数…

numpy 标签(空格分隔): numpy 数据挖掘 切片 数组切片是原始数组的视图.这意味着数据不会被复制,视图上的任何修改都会直接反映到源数组上 In [16]: arr Out[16]: array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) In [17]: arr_slice = arr[3:6] In [18]: arr_slice[:]=5 In [19]: arr_slice Out[19]: array([5, 5, 5]) In [20]: arr Out[20…

一.概述 Python中的 数值类型(Numeric Types)共有5种:布尔型(bool).整型(int).长整型(long).浮点型(float)和复数(complex). 数值类型支持的主要操作如下: 操作 说明 bool int long float complex x ** y 指数运算 √ √ √ √ √ +x 符号不变 √ √ √ √ √ -x 符号取反 √ √ √ √ √ ~x 按位取反 √ √ √ x * y 乘法 √ √ √ √ √ x / y 除法 √ √ √ √ √ x…

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.随机数生成以及傅里叶变换功能 用于集成C/C++等代码的工具 一.ndarry:一种多维数组对象 1.创建ndarry #一维 In [5]: data = [1,2,3] In [6]: import numpy as np In [7]:…

一.Numpy简介 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 1.主要功能 1.ndarray,一个多维数组结构,高效且节省空间 2.无序循环对整组数据进行快速预算的数学函数 3.*读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具 4.*线性代数.随机数生成和傅里叶变换功能 5.*用于继承c.c++等待吗的工具 2.安装 pip install numpy 3.引用方式 import numpy as np 二.ndarray多维数组对象 1.为什么要…

一.创建ndarray 1.各种创建函数的使用 import numpy as np #创建ndarray #1.array方法 data1 = [[6, 7.5, 8, 0, 1], [2, 8, 9.5, 10, 8]] # 生成数组 arr1 = np.array(data1) ''' shape-------->数组的形状 dtype-------->数组的数据类型 ndim--------->数组的维度 ''' print(arr1.shape, arr1.dtype, arr…