【Python】数据分析:numpy

简介: 【Python】数据分析:numpy

什么是numpy?

一个在Python中做科学计算的基础库,重在数值计算也是大部分PYTHON科学计算库的基础库,多用于在大型多维数组上执行数值运算

基础用法

  • np.array(list):创建numpy的数组
  • np.array(range(start,end,step):在array里面创建数组
  • np.arange(start,end,step):相当于np.array(range(start,end,step)
  • ndarray.dtype:数组内存放数据的类型
  • np.array(range(start,end,step),dtype=type):指定数据类型,数据类型的代码如下图所示
  • ndarray.astype:调整数据类型
  • np.round(ndaaray,n):取n位小数

    数据类型的代码.png

import numpy as np
import random
arr01 = np.array([1,2,3])
print(arr01)
print(type(arr01))
arr02 = np.array(range(2,9))
print(arr02)
print(type(arr02))
arr03 = np.arange(2,10,2)
print(arr03)
print(type(arr03))
print(arr03.dtype)
arr04 = np.array(range(1,10),dtype='i1')
print(arr04,arr04.dtype)
# arr05=np.array([0,0,1,1,0,1],dtype='bool')
arr05=np.array([0,0,1,1,0,1],dtype=np.bool_)
print(arr05,type(arr05))
arr06=arr05.astype('i1')
print(arr06,type(arr06))
t1 = np.array([random.random() for i in range(10)])
print(np.round(t1,2))

运行结果.png

02 - 基础语法2

  • array.shape:数组的形状
  • array.reshape(n,m,v,...):改变数组的形状
  • array.flatten():展开数组

import numpy as np
t1 = np.arange(12)
print(t1,t1.shape)
t2 = t1.reshape(3,4)
print(t2)
t3 = np.array([[[1,2,3],[4,5,6]],[[7,8,9],[10,11,12]]])
print(t3)
print(t3.shape)


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