1.numpy 的基礎是ndarray物件（n維陣列）,資料型別由dtype（data-type）決定。注意：每個ndarray都有乙個唯一確定的dtype型別。即使沒有顯示定義，它有預設的型別。
2。a = np.array([1,2,3]) a.shpe 檢視多維陣列的形狀 a.ndim 檢視陣列的維度 a.size檢視陣列的個數
3.要會建立陣列，一般到二維就可以啦。
4。關於dtype：每個array都有乙個確定的dtype，若沒顯示定義dtype，則預設為列表或者元素序列中的資料型別 舉個帶宣告資料型別的例子：f = np.array([[1,2,3],[4,5,6]],dtype = complex)資料型別是複數。
5。自帶的陣列建立方法，
np.zeros((3,3)) ----->建立了乙個3*3的全零矩陣
np.ones((3,3))------->建立了乙個3*3的全1矩陣
np.arange(0,12,3)解釋，從0開始到11，間隔3，選擇乙個數
np.random.random((3,3)) 建立乙個3*3的隨機矩陣。
6。要知道reshape操作
7。numpy的數**算，矩陣相乘，注意a*b是逐點運算，線代上的矩陣相乘是np.dot(a,b)
8。對陣列操作的通用函式 np.sqrt(a),np.log(a),np.sin(a)
9.索引，切片機制同python中的列表差不多，具體含義可用到的時候自己查。
10。遍歷矩陣有兩種：
一種是遍歷矩陣的行------》for row in a：
print(row)
另外一種是遍歷矩陣的所有元素--------》for r in a.flat:
print(r)
注：a.flat 是把a矩陣展平
11。條件和布林陣列
例如a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
a >3 輸出乙個布林值的矩陣
與a[a>3] 輸出滿足條件的陣列元素
12矩陣陣列連線
a = np.ones((3,3))
b = np.zeros((3,3))
np.vstack((a,b)) ------> 效果是在a矩陣下面插入b矩陣，也就是書上說的垂直插入
np.hstack((a,b)) ---------》效果是在a矩陣的右邊插入b矩陣，也就是書上說的水平插入
還有一維陣列按列插入，按照行插入。。建議現用現查
13.有聚合就有拆分兩個函式：水平切分：np.hsplit(a,2) 把a分為兩部分
垂直切分 np.vsplit(a,2) 把a垂直分為兩部分 試一下就知道效果
14 要知道numpy 的廣播機制------》一句話概括，就是自動補齊計算的維度不匹配問題
numpy 的向量化操作 a * b
15 numpy的副本、檢視概念。。現用現查
pandas主要分兩大資料結構：series 和dataframe
一、series物件
1。series物件表示一維資料結構，但是多了乙個index列
例如： s = pd.series([12,-4,5,7])
0 12
1 -4
2 5
3 7 注：左邊一列就是index
還可以自己指定index s = pd.series([12,-4,7,9],index = ['a','b','c','d'])
可以按照s.values 檢視s的資料
s.index檢視s的索引
2。選擇內部元素 s[2] 也可以按index s['b']
為元素賦值 s[1] = 0 s['a'] = 0
用numpy陣列或者其他series物件定義新的series物件
arr = np.array([1,2,3,4])
s = pd.series(arr)
3.series篩選元素
s[s>8]
4.series有數**算
s/2 等
然而用到numpy庫的函式必須指定出np np.log(s)
5使用unique去重 使用isin 判斷所屬關係
6。nan not a number 非數值
使用isnull 和notnull 函式來判斷
7。series用作字典，index是字典的key 值是字典的value
numpy 索引多個 numpy和pandas
numpy numpy的陣列為ndarray ndarray與python列表的不同 eg 6.7.5 8.0.1.沒有 隔開,6.0表示為6.整合了c 進行運算 numpy的目的就是讓你不寫迴圈，所以效率很高 pandas 資料結構 series dataframe 索引物件 series 一組n...
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