前言 个人感觉网上对numpy的总结感觉不够详尽细致,在这里我对numpy做个相对细致的小结吧,在数据分析与人工智能方面会有所涉及到的东西在这里都说说吧,也是对自己学习的一种小结! numpy用法的介绍 安装部分我就不说了,装个pip,使用命令pip install numpy就可以安装了,在Ubuntu中可能会出现没有权限的提示,直接加上sudo即可,以下讲解都是建立在python3平台的讲解,python2类似,python3中安装的时候使用sudo pip3 install numpy即可…

numpy是python中一个用来做科学计算的包,用起来十分方便,下面是我总结的numpy的用法: 1.如何创建矩阵 创建矩阵有很多种方法,主要包括以下几种: 通过array函数创建 >>> import numpy as np >>> A=np.array([2,3,4 array([2, 3, 4]) >>> B=np.array([[1,2,3],[2,3,4]]) #生成二维矩阵 >>> B array([[1, 2, 3],…

最近用numpy比较多,边用边自己总结用法. 1. 数组 1.1 生成 m行 * n列 的随机数组 import numpy as np # 生成 m行*n列 的随机数组 # np.random.random((m, n)) # 生成一个3行2列的随机数组,想让它看起来大一点,在后面乘50 print(np.random.random((3, 2)) * 50) 1.2 生成一组随机样本点,样本点的个数为n np.random.rand(n) 示例: >>> np.random.rand…

1.  asarray 函数 可以将输入数据转化为矩阵格式. 输入数据可以是(列表,元组,列表的列表,元组的元组,元组的列表等这些数组形式). >>> asarray([(1,2,3),(4,5,6),(7,8,9)]) ##元组的列表 >>> asarray([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) ##列表的列表 >>> asarray(((1,2,3),(4,5,6),(7,8,9))) ##元组的元组 array([[1, 2, 3…

1.生成数组 import numpy as np 把python列表转换为数组 >>> np.array([1, 2, 3]) array([1, 2, 3]) 把python的range对象转换为数组 >>> range(5) range(0, 5) 生成等差数组 >>> np.linspace(0, 10, 5) array([  0. ,   2.5,   5. ,   7.5,  10. ]) 对数数组 >>> np.log…

NumPy中创建特殊值 np.nan    np.inf nan表示数据空缺   inf表示无穷 参考:https://www.cnblogs.com/haoxi/p/9175781.html…

简介 NumPy(Numerical Python简称) 是高性能科学计算和数据分析的基础包 为什么使用? 标准安装的Python中用列表(list)保存一组值,可以用来当作数组使用,不过由于列表的元素可以是任何对象,因此列表中所保存的是对象的指针.这样为了保存一个简单的[1,2,3],需要有3个指针和三个整数对象.对于数值运算来说这种结构显然比较浪费内存和CPU计算时间. 此外Python还提供了一个array模块,array对象和列表不同,它直接保存数值,和C语言的一维数组比较类似.但是由于…

前言 个人感觉网上对pandas的总结感觉不够详尽细致,在这里我对pandas做个相对细致的小结吧,在数据分析与人工智能方面会有所涉及到的东西在这里都说说吧,也是对自己学习的一种小结! pandas用法的介绍 安装部分我就不说了,装个pip,使用命令pip install pandas就可以安装了,在Ubuntu中可能会出现没有权限的提示,直接加上sudo即可,以下讲解都是建立在python3平台的讲解,python2类似,python3中安装的时候使用sudo pip3 install pan…

Pandas提供快速,灵活和富于表现力的数据结构,是强大的数据分析Python库. 本文收录于机器学习前置教程系列. 一.Series和DataFrame Pandas建立在NumPy之上,更多NumPy相关的知识点可以参考我之前写的文章前置机器学习(三):30分钟掌握常用NumPy用法. Pandas特别适合处理表格数据,如SQL表格.EXCEL表格.有序或无序的时间序列.具有行和列标签的任意矩阵数据. 打开Jupyter Notebook,导入numpy和pandas开始我们的教程: imp…

简介 import pandas as pd # 在数据挖掘前一个数据分析.筛选.清理的多功能工具 ''' pandas 可以读入excel.csv等文件:可以创建Series序列,DataFrame表格,日期数组data_range ''' 数据类型 # 将excel文件,csv文件读取并转换为pandas的DataFrame # df_score = pd.read_csv() df_score = pd.read_excel('./score.xlsx') # df_score.value…