AI 助理
文档备案控制台
开发者社区 开发与运维 文章 正文

数据分析----numpy数组的常用属性

2022-05-14 262
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： 数据分析----numpy数组的常用属性

【原文链接】

准备数据

在这里插入图片描述

1 shape 获取数组的形状

在这里插入图片描述

2 ndim 获取数组

在这里插入图片描述

3 size 获取数组的总长度

在这里插入图片描述

4 dtype 查看数组元素的类型

在这里插入图片描述

5 type() 查看数组的类型

在这里插入图片描述

6 初始化数组的时候可以指定数组元素类型

在这里插入图片描述

7 可以修改数组元素类型

在这里插入图片描述

文章标签：
Python
数据挖掘
关键词：
NumPy数组
数据分析numpy
NumPy数据分析
NumPy属性
NumPy数组属性
redrose2100
目录
相关文章
凉凉心.
|
9月前
|
存储 Java 数据处理
（numpy）Python做数据处理必备框架！（一）：认识numpy；从概念层面开始学习ndarray数组：形状、数组转置、数值范围、矩阵...
Numpy是什么？ numpy是Python中科学计算的基础包。 它是一个Python库，提供多维数组对象、各种派生对象(例如掩码数组和矩阵)以及用于对数组进行快速操作的各种方法，包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、I/0 、离散傅里叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等等。 Numpy能做什么？ numpy的部分功能如下: ndarray，一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组 用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数(无需编写循环)。 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具。 线性代数、随机数生成以及傅里叶变换功能。 用于集成由C、C++
凉凉心.
716 1
站大爷
|
计算机视觉 Python
PIL图像转换为Numpy数组：技术与案例详解
本文介绍了如何将PIL图像转换为Numpy数组，以便利用Numpy进行数学运算和向量化操作。首先简要介绍了PIL和Numpy的基本功能，然后详细说明了转换过程，包括导入库、打开图像文件、使用`np.array()`或`np.asarray()`函数进行转换，并通过打印数组形状验证转换结果。最后，通过裁剪、旋转和缩放等案例展示了转换后的应用，以及如何将Numpy数组转换回PIL图像。此外，还介绍了处理base64编码图像的完整流程。
站大爷
790 4
东方睿赢
|
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。
东方睿赢
567 2
zzy的aly
|
Python
Numpy学习笔记(四)：如何将数组升维、降维和去重
本文介绍了如何使用NumPy库对数组进行升维、降维和去重操作。
zzy的aly
383 1
bruce_xiaowei
|
Python
使用 NumPy 进行数组操作的示例
使用 NumPy 进行数组操作的示例
bruce_xiaowei
389 2
zzy的aly
|
Python
Numpy学习笔记(五)：np.concatenate函数和np.append函数用于数组拼接
NumPy库中的`np.concatenate`和`np.append`函数，它们分别用于沿指定轴拼接多个数组以及在指定轴上追加数组元素。
zzy的aly
914 0
Numpy学习笔记(五)：np.concatenate函数和np.append函数用于数组拼接
郑小健
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
探索Python科学计算的边界：NumPy、Pandas与SciPy在大规模数据分析中的高级应用
【10月更文挑战第5天】随着数据科学和机器学习领域的快速发展，处理大规模数据集的能力变得至关重要。Python凭借其强大的生态系统，尤其是NumPy、Pandas和SciPy等库的支持，在这个领域占据了重要地位。本文将深入探讨这些库如何帮助科学家和工程师高效地进行数据分析，并通过实际案例来展示它们的一些高级应用。
郑小健
647 0
探索Python科学计算的边界：NumPy、Pandas与SciPy在大规模数据分析中的高级应用
星霜旅人
|
数据挖掘 索引 Python
Python数据分析篇--NumPy--进阶
Python数据分析篇--NumPy--进阶
星霜旅人
313 0
星霜旅人
|
数据挖掘 索引 Python
Python数据分析篇--NumPy--入门
Python数据分析篇--NumPy--入门
星霜旅人
388 0
阮颖松-31785
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
基于爬虫和机器学习的招聘数据分析与可视化系统，python django框架，前端bootstrap，机器学习有八种带有可视化大屏和后台
本文介绍了一个基于Python Django框架和Bootstrap前端技术，集成了机器学习算法和数据可视化的招聘数据分析与可视化系统，该系统通过爬虫技术获取职位信息，并使用多种机器学习模型进行薪资预测、职位匹配和趋势分析，提供了一个直观的可视化大屏和后台管理系统，以优化招聘策略并提升决策质量。
阮颖松-31785
1247 4

热门文章

最新文章

  • 1
    NumPy Essentials 带注释源码 二、NumPy 数组对象
  • 2
    NumPy Essentials 带注释源码 三、NumPy 数组使用
  • 3
    python如何安装numpy模块？
  • 4
    NumPy Essentials 带注释源码 五、NumPy 中的线性代数
  • 5
    依赖库与当前numpy版本不兼容
  • 6
    No module named ‘cv2‘ 解决办法 (No module named ‘numpy‘ 等所有报错均可解决)
  • 7
    Pytorch实践中的list、numpy、torch.tensor之间数据格式的相互转换方法
  • 8
    使用Python进行数据清洗与预处理：Pandas和NumPy的应用
  • 9
    【Numpy库学习笔记】Numpy中dim、shape和size的理解
  • 10
    谷歌开源计算框架JAX：比Numpy快30倍，还可在TPU上运行！
  • 1
    基于python大数据技术的医疗数据分析与研究
    440
  • 2
    如何构建企业级数据智能体：Data Agent 开发实践
    3505
  • 3
    构建企业级数据分析助手：Data Agent 开发实践
    2696
  • 4
    数据分析真能让音乐产业更好听吗？——聊聊大数据在音乐里的那些事
    391
  • 5
    通义灵码产品演示： 数据库设计与数据分析
    832
  • 6
    StarRocks Connect 2025 圆满落幕：AI Native 时代，数据分析未来已来
    602
  • 7
    HiChIP 数据分析: 差异 Loop 检测
    257
  • 8
    HiChIP 数据分析: 鉴定 Loops
    404
  • 9
    基于python大数据的水文数据分析可视化系统
    367
  • 10
    基于python大数据的用户行为数据分析系统
    1143

    • 相关课程

    更多
  • 日志服务 SLS 可观测数据分析平台介绍
  • Quick BI在业务数据分析中的实战应用
  • Python 科学计算库 NumPy 快速入门
  • Python 数据分析库 Pandas 快速入门
  • 深入理解数据分析
  • 场景实践-通过阿里云数据分析工具实现共享单车骑行分析

    • 相关电子书

    更多
  • Python第四讲——使用IPython/Jupyter Notebook与日志服务玩转超大规模数据分析与可视化
  • 互联网下半场的角逐，玩转轻资产的大数据服务—图（关系网络）数据分析与阿里应用
  • 如何使用大数据计算服务 MaxCompute进行数据分析

    • 相关实验场景

    更多
  • AnalyticDB Zero-ETL：简单易用零成本的一站式数据分析
    • 下一篇
    一条命令迁移，帮你实现 OpenClaw 与 Hermes Agent 记忆互通！