1-numpy数组拼接
经常在数据分析里面遇到这种处理需求
np.vstack((t1,t2)):竖直拼接数组t1和t2,要求列数相同，否则报错（verticle）
np.hstack((t1,t2)):水平拼接数组t1和t2,要求行数相同，否则报错（horizontal）
![NZM7IK7~M]AJ3B8Q68@BDEN.png](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/swqrm2evajpu4_5e5fdc0d0ad74e55811befeae892f52a.png?x-oss-process=image/resize,w_1400/format,webp "NZM7IK7~M]AJ3B8Q68@BDEN.png")
案例.png
2-numpy数组交换
array[:,[n:m]]=array[:,[m.n]]:交换第n列和第m列
array[[n:m],:]=array[[m.n],:]交换第n行和第m行
【Python】数据分析：numpy数组拼接和交换
2023-11-03
84
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《
阿里云开发者社区用户服务协议》和
《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写
侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介：
【Python】数据分析：numpy数组拼接和交换
目录
相关文章
|
15天前
|
数据采集
存储
数据挖掘
Python数据分析：Pandas库的高效数据处理技巧
【10月更文挑战第27天】在数据分析领域，Python的Pandas库因其强大的数据处理能力而备受青睐。本文介绍了Pandas在数据导入、清洗、转换、聚合、时间序列分析和数据合并等方面的高效技巧，帮助数据分析师快速处理复杂数据集，提高工作效率。
44
0
0
|
9天前
|
机器学习/深度学习
数据采集
数据挖掘
解锁 Python 数据分析新境界：Pandas 与 NumPy 高级技巧深度剖析
Pandas 和 NumPy 是 Python 中不可或缺的数据处理和分析工具。本文通过实际案例深入剖析了 Pandas 的数据清洗、NumPy 的数组运算、结合两者进行数据分析和特征工程，以及 Pandas 的时间序列处理功能。这些高级技巧能够帮助我们更高效、准确地处理和分析数据，为决策提供支持。
21
2
2
|
15天前
|
存储
数据处理
Python
Python科学计算：NumPy与SciPy的高效数据处理与分析
【10月更文挑战第27天】在科学计算和数据分析领域，Python凭借简洁的语法和强大的库支持广受欢迎。NumPy和SciPy作为Python科学计算的两大基石，提供了高效的数据处理和分析工具。NumPy的核心功能是N维数组对象（ndarray），支持高效的大型数据集操作；SciPy则在此基础上提供了线性代数、信号处理、优化和统计分析等多种科学计算工具。结合使用NumPy和SciPy，可以显著提升数据处理和分析的效率，使Python成为科学计算和数据分析的首选语言。
25
3
3
|
16天前
|
存储
数据挖掘
数据处理
Python数据分析：Pandas库的高效数据处理技巧
【10月更文挑战第26天】Python 是数据分析领域的热门语言，Pandas 库以其高效的数据处理功能成为数据科学家的利器。本文介绍 Pandas 在数据读取、筛选、分组、转换和合并等方面的高效技巧，并通过示例代码展示其实际应用。
30
2
2
|
7天前
|
并行计算
数据挖掘
大数据
|
7天前
|
数据采集
数据可视化
数据挖掘
|
9天前
|
SQL
数据挖掘
Python
数据分析编程：SQL,Python or SPL?
数据分析编程用什么，SQL、python or SPL?话不多说，直接上代码，对比明显，明眼人一看就明了：本案例涵盖五个数据分析任务：1) 计算用户会话次数；2) 球员连续得分分析；3) 连续三天活跃用户数统计；4) 新用户次日留存率计算；5) 股价涨跌幅分析。每个任务基于相应数据表进行处理和计算。
25
0
0
|
9天前
|
数据采集
数据可视化
数据挖掘
使用Python进行数据分析和可视化
【10月更文挑战第33天】本文将介绍如何使用Python编程语言进行数据分析和可视化。我们将从数据清洗开始，然后进行数据探索性分析，最后使用matplotlib和seaborn库进行数据可视化。通过阅读本文，你将学会如何运用Python进行数据处理和可视化展示。
22
0
0
|
2月前
|
机器学习/深度学习
数据处理
Python
|
3月前
|
机器学习/深度学习
数据处理
计算机视觉
NumPy实践宝典：Python高手教你如何轻松玩转数据处理！
【8月更文挑战第22天】NumPy是Python科学计算的核心库，专长于大型数组与矩阵运算，并提供了丰富的数学函数。首先需安装NumPy (`pip install numpy`)。之后可通过创建数组、索引与切片、执行数学与逻辑运算、变换数组形状及类型、计算统计量和进行矩阵运算等操作来实践学习。NumPy的应用范围广泛，从基础的数据处理到图像处理都能胜任，是数据科学领域的必备工具。
57
0
0
热门文章
最新文章
1
四大触点，教你从“用户视角”构建数据分析体系
2
AI数据分析创企ActionIQ获1300万美元A轮融资，红杉领投
3
小白学数据分析----->解析在线平高比
4
运营也用的起来的数据分析工具：Quick BI即席分析详解
5
非数据科学家如何进行数据分析?
6
如何通过数据分析来衡量游戏中的用户体验
7
小白学数据分析----->怎么看待数据处理
8
小白学数据分析----->付费渗透率再研究
9
“打破孤岛”用多维交叉工具做有理有据的数据分析
10
从博客专栏想到的数据分析
1
使用Python实现深度学习模型：文本生成与自然语言处理
116
2
python类型错误（TypeError）
58
3
python属性错误（AttributeError）
199
4
python变量未定义（NameError）
99
5
Python进行自动化
63
6
深度剖析：AJAX、Fetch API如何成为Python后端开发者的最佳拍档！
90
7
从零到精通，AJAX与Fetch API让你的Python Web前后端交互无所不能！
39
8
颠覆传统！AJAX、Fetch API与Python后端，开启Web开发新篇章！
37
9
告别‘老司机’时代，AJAX与Fetch API让你的前端与Python后端无缝对接！
59
10
Python数据分析加速器：深度挖掘Pandas与NumPy的高级功能
45