数据分析之numpy使用 使用numpy生成数字 生成的类型是ndarray类型 t1 = np.array([1,2,3,4,5]) print(t1,type(t1)) # 类型为ndarray t2 = np.array(range(10)) print(t2) t3 = np.arange( ...
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2019-10-05 14:16:07
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a = np.arange(9).reshape((3,3)) 变换维度 np.max(a) 全局最大，也可以加参数，找某个维度最大的 print(np.max(a,axis=0)) #每列最大 print(np.max(a,axis=1)) #每行最大 print(np.where(a==np.m ...
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2019-09-12 09:44:01
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""" 创建ndarray数组（linespace,arange,uniform,normal） """ import numpy as np print("linespace:", np.linspace(0, 100, 5)) # 等间隔的序列 print("arange:", np.arang... ...
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2019-09-10 23:30:25
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import numpy as np nparr1=np.arange(0,20).reshape(4,5) print(nparr1) #存储 np.savetxt("nparr1.csv",nparr1,fmt="%d",delimiter=",") # np.savetxt("nparr2.c ...
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2019-09-01 12:53:00
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import numpy as np #索引与列表相同# nparr1=np.arange(0,10)# print(nparr1) # [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]# nparr1[1]=10# nparr1[-1]=15# print(nparr1)# print(nparr1[- ...
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2019-09-01 12:33:40
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矩阵 Numpy中矩阵是ndarray的子类, 矩阵是二维的 Key_Function 1. 将字符串转为矩阵, 矩阵的行与行之间用分号隔开, 行间元素用空格隔开 2. 将Numpy的数组(如np.arange(9))转成矩阵 T属性: 获得矩阵的转置 I属性: 获得矩阵的逆矩阵 Code 从已有的 ...
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2019-08-23 00:09:59
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concat,merge的区别 concat,merge的区别 concat,merge的区别 concat,merge的区别 In [154]: data1=pd.DataFrame(np.arange(6).reshape(2,3),columns=list('abc')) data2=pd.D ...
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2019-07-29 09:16:46
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import pandas as pdimport numpy as npfrom pandas import Series,DataFrame#重命名DataFrame的indexdf1 = DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3),index=["BJ","SH", ...
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2019-07-04 11:24:14
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Numpy常用总结 基础要打牢，恩。 基础 python 0 9 arr = np.arange(10) 3 3 bool np.full((3,3),true,dtype = bool) np.ones((3,3),dtype = bool) 奇数替换为 1 arr[arr%2 ==1] = 1 ...
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2019-06-22 14:36:36
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numpy从数值范围创建数组主要有：创建指定范围的数组（numpy.arange）、创建指定范围的等差数列（numpy.lineapace）、创建指定范围的等比数列（numpy.logspace） 1、numpy.arange(start, stop, step, dtype) start:起始值， ...
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2019-05-30 11:56:21
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