嘿客免费网站建设,wordpress iis 伪静态 中文,建设银行官网首页登录入口,最新的网络营销的案例实验环境#xff1a;建立在Python3的基础之上
numpy提供了一种数据类型#xff0c;提供了数据分析的运算基础#xff0c;安装方式
pip install numpy导入numpy到python项目
import numpy as np本文以案例的方式展示numpy的基本语法#xff0c;没有介绍语法的细枝末节建立在Python3的基础之上
numpy提供了一种数据类型提供了数据分析的运算基础安装方式
pip install numpy导入numpy到python项目
import numpy as np本文以案例的方式展示numpy的基本语法没有介绍语法的细枝末节笔者认为通过查阅案例就能掌握基本用法。
numpy数组的基本概念
numpy默认所有元素具有相同的数据类型如果类型不一致会对其进行优化。如果元素类型不同将统一成一种类型优先级strfloatint import numpy as np t_list [1, 1.2, hello]print(t_list) t_list np.array([1, 1.2, hello])print(t_list) t_list np.array([1, 1.2])print(t_list)定义数组的时候可以声明数据类型
t_list np.array([1,2,3])print(t_list) t_list np.array([1,2,3], dtypenp.float32)print(t_list)numpy构造数组
1、np.ones(shape, dtype)
shape(m,n) m行n列shape(m) m个元素的一维数组shape(m,) m个元素的一维数组shape(m,1) m行1列的二维数组 [[1],[2],[3]]shape(1,m) 1列m行的二维数组 [[1,2,3]]t_list np.ones(shape(5,4), dtypenp.int32)print(t_list)2、np.zeros(shape, dtype)
t_list np.zeros(shape(5,3), dtypenp.int32)print(t_list)3、np.full(shape, fill_value, dtype)
t_list np.full(shape(2,3,4), fill_value10, dtypenp.int32)print(t_list)4、np.eye(N,M,k,dtype)
# 单位矩阵t_list np.eye(N5, dtypenp.float32)print(t_list) # 控制行列的矩阵t_list np.eye(N5, M4, dtypenp.int32)print(t_list) # 1向左偏移t_list np.eye(N5, k-1)print(t_list)5、np.linspace(start, stop, num, endpointTrue, retstepFalse, dtype)
# 共11个数t_list np.linspace(0, 10, 10)print(t_list)# 共10个数t_list np.linspace(0, 10, 10, endpointFalse)print(t_list)6、np.arange(start, stop, step, dtype)
t_list np.arange(1,10,2)print(t_list)7、np.random.randint(low, highNone, sizeNone, dtype)
# 随机数t_list np.random.randint(1, 100, size(5,4))print(t_list)8、np.random.random(size)
# 0到1之间的随机数t_list np.random.random(size(5,4))print(t_list)9、np.random.permutation()
# 随机索引t_list np.random.permutation(10)print(t_list)10、属性
t_list np.full(shape(2,3,4), fill_value10, dtypenp.int32)print(t_list)# 维度print(t_list.ndim)# 形状print(t_list.shape)# 大小print(t_list.size)# 元素类型print(t_list.dtype)数组的索引和切片
1、索引
t_list np.array([1,2,3,4,5])# 以下标的方式访问print(t_list[0])# 以列表索引的方式访问print(t_list[[0,1,2,0,1,3]])# 以布尔类型访问得到数组中True的值但布尔列表的长度需要与数组长度相同print(t_list[[True,False,True,False,False]])# 数组可以做运算print(t_list 3)print(t_list[t_list 3])t_list np.array([[1,20,3],[2,30,4],[3,40,5]])print(t_list[0][1])# 下标可以放在一起print(t_list[0,1])# 高维数组t_list np.random.randint(1, 10, size(3,4,5), dtypenp.int32)print(t_list)print(t_list[1])print(t_list[1,1])print(t_list[1,1,1])2、切片
t_list np.random.randint(1,100,size(10), dtypenp.int32)print(t_list)# 切片print(t_list[2:5])t_list np.random.randint(1,100,size(5,6), dtypenp.int32)print(t_list)# 行切片print(t_list[1:3])# 列切片print(t_list[:,1:3])t_list np.random.randint(1,100,size(3,6,5), dtypenp.int32)print(t_list)print(t_list[:,:,1:3])3、变形
t_list np.random.randint(1,100,size(20), dtypenp.int32)# 一维数组变形为二维数组变形需要注意前后两个数组的元素个数相同print(t_list.reshape(4,5))4、连接
t_list np.random.randint(1,100,size(4,4))t_list2 np.random.randint(1,100,size(4,4))# 横向连接要求两个数组的横列大小相同t_list np.concatenate((t_list,t_list2), axis1)# 纵向连接要求两个数组的横列大小相同t_list np.concatenate((t_list,t_list2), axis0)t_list np.random.randint(1,100,size(4,4))t_list2 np.random.randint(1,100,size(4,4))np.hstack((t_list,t_list2))np.vstack((t_list,t_list2))5、切分
t_list np.random.randint(1,100,size(4,8))# 横向切分等份切分part1, part2 np.split(t_list, indices_or_sections2)print(part1)print(part2)# 纵向切分part1, part2 np.split(t_list, indices_or_sections2, axis1)print(part1)print(part2)t_list np.random.randint(1,100,size(5,7))part1, part2, part3 np.split(t_list, indices_or_sections[2,3])print(part1)print(part2)print(part3)part1, part2, part3 np.split(t_list, indices_or_sections[2,3],axis1)print(part1)print(part2)print(part3)part1, part2, part3 np.vsplit(t_list, indices_or_sections[2,3])print(part1)print(part2)print(part3)part1, part2, part3 np.hsplit(t_list, indices_or_sections[2,3])print(part1)print(part2)print(part3)6、复制
ct_list t_list.copy()ct_list[1,2] 1000print(t_list)print(ct_list)聚合操作
1、求和
t_list np.random.randint(1,100,size(4,8))# 求和print(t_list.sum())# 求均值print(t_list.mean())# 求最值print(t_list.max())print(t_list.min())# 最值索引print(t_list.argmax())print(t_list.argmin())# 标准方差print(t_list.std())# 方差print(t_list.var())# 中位数print(np.median(t_list))2、布尔运算
t_list np.array([True, False, True, True])# 只要存在一个True返回Trueprint(t_list.any())# 全部为Ture返回Trueprint(t_list.all())3、矩阵
t_list np.array([[1,2,3],[2,3,4]])t_list2 np.array([[1,2],[2,3],[3,4]])print(np.dot(t_list, t_list2))以上是numpy的基本操作numpy提供了操作数组的运算基础复杂业务处理还需要Pandas的加入。 ---------------------------END--------------------------- 题外话 感兴趣的小伙伴赠送全套Python学习资料包含面试题、简历资料等具体看下方。
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