pandas一些基本操作（DataFram和Series）_1

标签：random   参数   type属性   das   元素   print   属性   大小   logs   

##生成一个一维数组
import numpy as np;
nb7 = np.arange(0,100,2);
print(nb7)
print("========================================")
##将一维数组转化为两个数组
nb7.shape = (2,-1)
print(nb7)
print("========================================")
##等差数列   0到10之间取五个数做等差数列
nb8=np.linspace(0,10,5);
print(nb8)
print("========================================")
##等比数列 base = 10
nb9 = np.logspace(10,100,5);
print(nb9);
print("========================================")
##随机数列
print(np.random.random([3,3]))
print(np.random.randint(0,100,[3,3]))
##random 满足正态分布的数组
print(np.random.randn(100));
print("========================================")
##维度个数 数据是几维
print(nb7.ndim)
##维度数据的形状
print(nb7.shape)
##元素个数
print(nb7.size)
##元素类型
print(nb7.dtype)
##元素的字节大小
print(nb7.itemsize)
nd9=np.array([1,2,3,4,5.8,6],dtype=‘int32‘)##不能通过直接修改dtype属性,修改数据类型，可以再创建的时候，使用dtype参数修改,或者使用astype方式修改
print(nd9.dtype)
##修改数据类型
nd9.shape=(2,3)
print(nd9)
nd10=nd9.astype(‘int32‘)
print(nd10.dtype)##此时nd9不会被修改
score1 = [[89,11,22],[25,22,12],[38,99,80]]
score_arr = np.array(score1);
score_arr + 10;
print(score_arr + 10)

pandas一些基本操作（DataFram和Series）_1

标签：random   参数   type属性   das   元素   print   属性   大小   logs   

原文地址：https://www.cnblogs.com/yaohaitao/p/10296733.html