1.numpy基本简介
1.numpy基本简介
eddy_linux 发表于4个月前
1.numpy基本简介
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#encoding:utf8
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pandas是python里分析结构化数据的工具集
依赖于
    numpy:高性能矩阵运算
    matplotlib:提供数据可视化

    结构化数据分析
    数据挖掘
'''

#numpy简介

import numpy as np

#创建一维数组
data = np.array([1,3,4,8])

print data
print data.shape
print data.dtype
print data[0]
print data[1]
data[1] = 9
print data

#二维数组
data = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print data
#2行3列
print data.shape

print np.arange(10)

print np.arange(5,15)

data = np.arange(10)
print data.reshape(2,5)#原数据不会改变,只是引用不是拷贝

#维度自己定义
#全0数组
print np.zeros((2,2))
print np.zeros((1,2))
#全1数组
print np.ones((2,3,3))

#对角线数组
print np.eye(4)


#把数组转换为需要的维度
print np.arange(16).reshape(4,4)
#设置步长
print np.arange(100,step=10)

#元素的访问
data = np.arange(100,step=10)
print data[2]
print data[2:5]
print data[:3]#包含前不包含后从0号元素到2号元素
print data[5:]#从第五号元素到最后一个元素
data[5:] = -1
print data

#多维数组索引
data = np.arange(16).reshape(4,4)
print data
print data[1]#显示第二号元素也就是第二行
print data[1:3]#显示第二号到第三号元素也就是第二行和第三行
print data[:,2:4]#显示每一行第三列和第四列
print data[3:,2:4]#显示第四行的第三列和第四列
print data[1:3,2:4]#显示第二行到第三行的第三列和第四列

#通过数组索引来定位元素
print data[[1,3],[2,3]]#首先确定了取2个元素,然后第一个元素是第二行第三列,第二个元素是第四行第四列

#最后结果显示是bool值也是原数据的结构只是把表达式的true和false显示出来
print data > 10
#技巧
idx = data > 10
print data[idx]#只会选择出true的值

print data[data > 10]
print data[data%2 == 0]

x = np.arange(1,5).reshape(2,2)
y = np.arange(5,9).reshape(2,2)

print x + y #元素对位相加
print x - y
print x * y
print x / y
print np.add(x,y)

#转换元素类型
x = np.array(x,dtype=float)
y = np.array(y,dtype=float)
print x/y

#求平方根
print x,y
print np.sqrt(x)


#从一个区间中划分
#从1到10划分5个其中起始和结尾是1和10中间是随机数但是总共只能5等份
print np.linspace(1,10,num=5)

x = np.linspace(0,2*np.pi,num=50)
y = np.sin(x)

 

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eddy_linux
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