【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

目录
相关文章
|
2天前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
R语言与Python:比较两种数据分析工具
【4月更文挑战第25天】R语言和Python是目前最流行的两种数据分析工具。本文将对这两种工具进行比较,包括它们的历史、特点、应用场景、社区支持、学习资源、性能等方面,以帮助读者更好地了解和选择适合自己的数据分析工具。
|
4天前
|
人工智能 Python
【Python实用技能】建议收藏:自动化实现网页内容转PDF并保存的方法探索(含代码,亲测可用)
【Python实用技能】建议收藏:自动化实现网页内容转PDF并保存的方法探索(含代码,亲测可用)
22 0
|
8天前
|
机器学习/深度学习 数据挖掘 计算机视觉
python数据分析工具SciPy
【4月更文挑战第15天】SciPy是Python的开源库,用于数学、科学和工程计算,基于NumPy扩展了优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、信号处理、图像处理和常微分方程求解等功能。它包含优化、线性代数、积分、信号和图像处理等多个模块。通过SciPy,可以方便地执行各种科学计算任务。例如,计算高斯分布的PDF,需要结合NumPy使用。要安装SciPy,可以使用`pip install scipy`命令。这个库极大地丰富了Python在科学计算领域的应用。
12 1
|
9天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
Python搭建代理IP池实现存储IP的方法
Python搭建代理IP池实现存储IP的方法
|
9天前
|
Python
Python动态IP代理防止被封的方法
Python动态IP代理防止被封的方法
|
9天前
|
数据采集 存储 安全
python检测代理ip是否可用的方法
python检测代理ip是否可用的方法
|
9天前
|
数据可视化 数据挖掘 Python
Python中数据分析工具Matplotlib
【4月更文挑战第14天】Matplotlib是Python的数据可视化库,能生成多种图表,如折线图、柱状图等。以下是一个绘制简单折线图的代码示例: ```python import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 4, 6, 8, 10] plt.figure() plt.plot(x, y) plt.title('简单折线图') plt.xlabel('X轴') plt.ylabel('Y轴') plt.show() ```
13 1
|
9天前
|
数据采集 SQL 数据可视化
Python数据分析工具Pandas
【4月更文挑战第14天】Pandas是Python的数据分析库,提供Series和DataFrame数据结构,用于高效处理标记数据。它支持从多种数据源加载数据,包括CSV、Excel和SQL。功能包括数据清洗(处理缺失值、异常值)、数据操作(切片、过滤、分组)、时间序列分析及与Matplotlib等库集成进行数据可视化。其高性能底层基于NumPy,适合大型数据集处理。通过加载数据、清洗、分析和可视化,Pandas简化了数据分析流程。广泛的学习资源使其成为数据分析初学者的理想选择。
15 1
|
10天前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
NumPy在数据分析中的核心应用
【4月更文挑战第17天】NumPy是Python数据分析基础库,核心应用包括数据结构化、预处理、统计分析和可视化。它提供`ndarray`多维数组对象及灵活索引,用于数据存储和处理。数据预处理支持缺失值处理,统计分析涵盖描述性统计和相关性分析。虽不直接支持数据可视化,但能与Matplotlib等库集成绘制图表。掌握NumPy能提升数据分析效率,助于挖掘数据价值。
|
10天前
|
搜索推荐 数据挖掘 数据处理
NumPy数组统计与排序方法全览
【4月更文挑战第17天】本文介绍了NumPy在Python中的数组统计和排序功能。主要包括计算平均值、标准差和方差的`np.mean()`, `np.std()`, `np.var()`方法,以及求最大值、最小值、百分位数的功能。在排序方面,讲解了基本排序的`np.sort()`,获取排序索引的`np.argsort()`,逆序排序和随机排序的方法。这些工具对于数据分析和科学计算十分实用,能有效提升数据处理效率。