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数据分析三剑客之numpy

时间:2019-02-15 22:36:13      阅读:204      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:操作   变形   out   art   port   数组元素   tar   shape   表示   

import numpy as np

一、创建ndarray

两种方式:

1、使用np.array()

2、使用np的routines函数创建

1 np.ones(shape,dtype=None,order=C)  # 0 填充
2 np.zeros(shape,dtype=None,order=C)  # 1 填充
3 np.full(shape,fill_value,dtype=None,order=C)  #fill_value 填充
4 
5 np.linsapce(start,stop,num=n)  #等差数列 n个
6 np.arange(satrt,stop,step,dtype=None)
7 np.random.random(size=None)  #样本为[0,1)的随机数
8 np.random.randn(d0,d1,d2...,dn)  #样本为标准正态分布
9 np.random.randint(low,high,size=None,dtype=I)  

二、ndarray属性

ndim:属性

shape:形状

size:总长度

dtype:元素类型

三、ndarray基本操作

1、索引

2、切片

3、变形 arr.reshape()

4、级联(纬度相同,形状相符)

np.concatenate((arr1,arr2,..),axis=1)   

  axis=1 表示行方向

  axis=0 表示列方向

5、切分

np.split(arr,行或列号,垂直于那个轴)

 如:np.split(arr,(2,4),axis=1)  表示在2,4列各切一次

6、副本   copy()

如:arr_c = arr.copy()

 

四、聚合操作

常用:

1、求和  np.sum()

2、最大最小值   np.max()/np.min()

3、平均值 np.mean()

4、标准差 np.std()

 

五、广播机制

规则:缺失维度的数组将维度补充为进行运算的数组的维度,缺失的数组元素使用已有的元素进行填充

也就是三点:1、为缺失的维度补1;

      2、缺失元素用已有元素补充

      3、缺失的数组只能有一行或一列

 

六、ndarray的排序

np.sort()  #不改变输入

ndarray.sort()    #本地处理,会改变输入

 

数据分析三剑客之numpy

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原文地址:https://www.cnblogs.com/zhang-yl/p/10386174.html

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