資料分析包 numpy

1. 建立

import numpy as np  #

後面都用np表示numpy
1. a = np.array(列表)
2. a = np.zeros(10)  # 建立長度為10，所有值為0.（預設為浮點型，可以將dtype='int'來改為整形）的一維陣列
3. a = np.ones(10)  # 值為1.0
4. a = np.empty(10)  # 值是隨機的
5. a = np.arrange(0,10,0.2)  # 從0到10，步長0.2的一維陣列，前包後不包
6. a = np.linspace(0, 10, 11)  # 0到10（包含0和10），分成11個數

2. 陣列（array）與列表的區別

1. 陣列裡面的元素型別必須一致

2. 陣列的大小不可修改

3. 常用函式

arrayobj.dtype  #

當前陣列元素的資料型別
arrayobj.size  #
元素個數
arrayobj.shape  #
行數，列數
arrayobj.t  # 行轉為列，列轉為行

4. 陣列常用操作

1. 索引取值

a[0]
a[0][0] 或者a[0,0]
2. 切片
陣列的切片，預設是引用原陣列，修改切片中的值會將原陣列的值也修改掉
列表的切片修改不會影響原列表
b = a[0:4].copy()  可以用.copy()的方法重新開啟一塊陣列空間
二維切片
c = a[0:2,1:5]  逗號左邊是行，右邊是列

5. 條件過濾

1. a[a>5]  返回乙個陣列，。裡面的所有元素都大於5

2. a[(a>5) & (a<10)]  返回乙個陣列，。裡面的所有元素都大於5，且小於10。（&表示和的關係，|表示或的關係）

numpy資料分析

2020 11 2 import array arr array.array i list range 10 i表示整型,生成序列後不能改變資料型別 多維陣列ndarray方便處理多維度運算，運算效率高 nparr np.array list range 10 修改值，浮點數取整數段 nparr 2...

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主要內容 1 資料分析 a 概念 是把隱藏在一些看似雜亂無章的資料背後資訊提煉出來,總結出所研究物件的內在規律.b 三劍客 numpy pandas matplotlib 2 numpy 是python語言的乙個擴充套件程式庫,支援大量的緯度陣列與矩陣運算,此外也針對陣列運算提供大量的數字函式庫.a...