【Python】数据分析:numpy的常用方法

简介: 【Python】数据分析:numpy的常用方法

1 - 基本语法01

array.astype(int/float):将数组里面数据设置为()里面的类型

np.eye(n):创建一个n维的单位数组

np.ones(n,m):创建一个n×m的数值为1的数组

np.zeros(n,m):创建一个n×m的数值为0的零数组

np.argmax(arr,axis=n):arr数组n轴上最大值的索引值

np.argmin(arr,axis=n):arr数组n轴上最小值的索引值

arr[arr==n] = m:arr数组数值为n的数赋值为m

import numpy as np
# 3行4列的零矩阵数组
t1 = np.zeros((3,4))
print(t1)
# 3行4列的1矩阵数组
t2 = np.ones((3,4))
print(t2)
# 秩为4的单位矩阵
t3 = np.eye(4)
print(t3)
# 指定轴最大值的索引
print(np.argmax(t3,axis=0))
# 反方向赋值
t3[t3==1]=-1
print(t3)
# 指定轴最小值的索引
print(np.argmin(t3,axis=0))

0S`%$QEU@($NIGQET4)UUP6.png

result01.png

2 - 关于分布的基础语法

np.random.rand(n,m):n行m列的0-1的随机数数组

np.random.randint(n,m,(size):形状为size的low=n,high=m的随机数组

np.random.randn(size)`***:形状为size的正态分布的随机数组 ***`np.random.normal(n,m,(size))`***:形状为size的均值为n,标准差为m的随机数组 ***`np.random.uniform(low,high,(size))`***:形状为size的min=low,max=high的服从均匀分布随机数组 ***:

8H5E[{@4MEAD[JR3_MWCEMM.png

随机分布 random distribution.png


GH9XC{[[[UF`)8RM3U[TVOS.png

正态分布normal distribution.png

import numpy as np
# 随机分布
t1 = np.random.rand(2,3)
print(t1)
# min为2,max为6的2行4列的整数数组
t2 = np.random.randint(2,6,(2,4))
print(t2)
# 2行5列的值服从标准正态分布的数组
t3 = np.random.randn(2,5)
print(t3)
# 2行4列的值服从均匀分布的数组
t4 = np.random.uniform(2,4,(2,4))
print(t4)
# 2行4列的值服从均值为2,标准差为6正态分布的数组
t5 = np.random.normal(2,6,(2,4))
print(t5)
# 随机种子
np.random.seed(10)
t6 = np.random.randint(2,10,(2,6))
print(t6)

PE`H21N9KM4HQJXA]8(($2T.png

result02.png

3-numpy中的view和copy

6GVJDFPTHCWQU)~TH`4QXAC.png

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