6種標準資料型別：number（數字），string（字串），list（列表），tuple（元組），set（集合），dictionary（字典）。
其中，number（數字），string（字串），tuple（元組）為不可變資料。list（列表），set（集合），dictionary（字典）為可變資料。
list=[1,2,3,4,5]
根據位置取值，eg：
list[1]----->2
list[2:]----->[3,4,5]
list[-3:-1]–>[3,4,5]
每個位置的資料可變，eg：
list[0]=9
每個位置資料不可變，什麼型別的資料都可以放進去。
tuple=(『a』,'b,『c』,1,2,3.0)
呼叫方法與list相同
包含不重複元素的集合
set1=
set1輸出的結果是，刪除了重複的元素
set之間可以運算，eg：
求差集：set1 - set2 等價於 set1.difference(set2)
求並集：set1 | set2 等價於 set1.union(set2)
求交集：set1 & set2 等價於 set1.intersection(set2)
求對稱差集：set1 ^ set2 等價於 set1.symmetric_difference(set2) 等價於 (set1 - set2) | (set2 - set1)
key-value，字典不允許重複的key，但允許重複的value。
dict=
輸入dict[『name』]或者dict.get(『name』)，返回『sy』
檢視所有的鍵：dict.keys()
檢視所有的值：dict.values()
改變某一項的值：dict[『name』]=『ys』
import numpy as np
arr=np.array([1
,2,3
,4,5
])#一維陣列
my_matrix=np.array([[
1,2,
3],[
4,5,
6],[
7,8,
9]])
#二維陣列
倒數第三到倒數第乙個：arr[-3:-1]
加入步長：arr[1:4:2]
二維陣列切片：my_matric[0:2,0:2]
['1'
,'2'
,'3'
],dtype=
'f')
#指定dtype為float
**含義
np.arange(0,7,2)
在[0,7)之間生成步長為2的陣列
np.zeros((2,5))
二行五列全為0的陣列
np.ones((2,5))
二行五列全為1的陣列
np.eye(5)
對角線為1其餘為0的5行5列陣列
np.random.rand(5,2)
5行2列的隨機數陣列
np.random.seed(1)
先定義隨機種子保證隨機出一樣的陣列
np.random.randint(0,11,(4,5))
在[0,11)區間隨機選取整數生成4行5列的陣列
array.max()
檢視陣列array裡面的最大值
array.min()
檢視陣列array裡面的最小值
array.argmax()
檢視陣列array裡面的最大值的索引位置
array.argmin()
檢視陣列array裡面的最小值的索引位置
**含義
array.reshape(3,4)
轉換成三行四列的陣列
np.concatenate((arr1,arr2))
沿著行合併
np.concatenate((arr1,arr2),axis=1)
沿著列合併
np.array_split(arr,3)
根據行分割成3個array
np.where(arr%2==0)
查詢arr中對2取余為0的元素索引
arr[arr>4]
取出滿足arr>4的元素
np.sort(arr)
排序，若arr為二維陣列，則對每一行單獨排序
生成包含100個值的一維陣列，其中每個值必須為1，2，3或4，每個數有自己的概率
np.random.choice([1
,2,3
,4],p=
[0.1
,0.3
,0.6
,0.0
],size=
(100
))
np.random.permutation(arr)
np.random.shuffle(arr)
#洗牌
正態分佈介紹
np.random.normal(loc=
1,scale=
2,size=(2
,3))
np.random.binomial(n=
10,p=
0.5,size=
10)
np.random.multinomial(n=
6,pvals=[1
/6,1
/6,1
/6,1
/6,1
/6,1
/6])
均勻分布
指數分布
卡方分布
帕累託分布
介紹11種概率分布
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