通過幾個例項掌握numpy的索引和切片方法
import numpy as np
# file_dir = './number.csv'
# file_dir表示檔案位置；delimiter表示資料之間的間隔符；dtype表示資料型別；
# unpack表示轉置 按列數逐行的讀取資料；
# t = np.loadtxt(file_dir,delimiter=',',dtype='int')
np.random.seed(2)
t = np.random.randint(1,
100,(10
,10))
print
(t)print
('-'*50
)# 取出單行資料
# print(t[2,:])
# 取出連續多行資料
# print(t[2:,:])
# 取出不連續多行資料
# print(t[(1,3,5,6),:])
# 取出單列
# print(t[:,2])
# 取出連續多列
# print(t[:,2:])
# 取出不連續的多行資料
# print(t[:,[0,2,3]])
# 取第三行第四列的值
# print(t[2,3])
# 取多行和多列，取第3行和第5行，第2列到第4列的結果
# print(t[2:5,1:4])
# 取多個不相鄰的點
print
(t[[0,
1,2]
,[1,
2,3]
])# -----------output-----------------[16
8652
]
資料探勘 Numpy簡單使用（一）
numpy有時用np 表示 import numpy as np 認識n維陣列 ndarray屬性 陣列屬性反映了陣列本身固有的資訊。屬性名字 屬性解釋 ndarray.shape 陣列維度的元組 ndarray.ndim 陣列維數 ndarray.size 陣列中的元素數量 ndarray.ite...
資料探勘導論 （三）
頻率 分類屬性的眾數 具有最高頻率的值 第1步 以遞增順序排列原始資料 即從小到大排列 第2步 計算指數i np 第3步 l 若 i 不是整數，將 i 向上取整。大於i的毗鄰整數即為第p百分位數的位置。2 若i是整數，則第p百分位數是第i項與第 i l 項資料的平均值。按照上述的計算公式i n p ...
流資料探勘 三
本篇主要介紹流資料的研究內容。資料流處理準備知識。1.資料流模型的研究 資料流模型是對資料流的邏輯抽象，合理的資料流模型，可以改善資料流的處理效率，是設計高效的處理演算法的基礎。資料流分析模型主要包括 滑動視窗模型 sliding window model 界標模型 landmark model 和...