Python 数据分析Numpy模块

Posted 奔跑的金鱼

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Python 数据分析Numpy模块相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

Numpy模块可以高效的处理数据,提供数组支持、很多模块都依赖他,比如:pandas、scipy、matplotlib

安装Numpy

首先到网站:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/下查找numpy+mkl

我的Python版本是3.6.1,系统是64位

image

所以对应下载的包为:

image

下载好包之后,进入到包所在目录(例如:D:\\安装包\\安装包~Python\\numpy-1.13.3+mkl-cp36-cp36m-win_amd64.whl)

使用如下命令安装

pip install numpy-1.13.3+mkl-cp36-cp36m-win_amd64.whl

第一次安装报错如下:

image

出现上述错误的原因是:没有配置环境变量

解决方案:

image

将上图路径添加至环境变量

添加完成后,重新执行

pip install numpy-1.13.3+mkl-cp36-cp36m-win_amd64.whl
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安装成功之后,那么我们就可以使用Numpy了

Numpy教程

(1)Numpy创建一维数组

语法:numpy.array([元素1,元素2,...,元素n])

import numpy
x = numpy.array(["1","2","5","11"])
print(x)

运行结果:[\'1\' \'2\' \'5\' \'11\']

(2)Numpy创建二维数组

语法:numpy.array([[元素1,元素2,...,元素n],[元素1,元素2,...,元素n],...,[元素1,元素2,...,元素n]])

import numpy
y = numpy.array([[11,4,2],[2,6,1],[32,6,42]])
print(y)

运行结果:

[[11  4  2]
[ 2  6  1]
[32  6 42]]

 

(3)使用sort排序

import numpy
#numpy.array([元素1,元素2,...,元素n])
x = numpy.array(["m","2","5","11"])
#排序x
x.sort()
print(x) 
#numpy.array([[元素1,元素2,...,元素n],[元素1,元素2,...,元素n],...,[元素1,元素2,...,元素n]])
y = numpy.array([[11,4,2],[2,6,1],[32,6,42]])
#排序y
y.sort()
print(y)

排序后结果:

[\'11\' \'2\' \'5\' \'m\']
[[ 2  4 11]
[ 1  2  6]
[ 6 32 42]]

 

说明:以下操作都是基于排序后的数组进行

(4)获取数组中的值

例如:获取数组y的6这个值

#获取数组y的6这个值
y1 = y[1][2]
print(y1)

 

(5)获取最大值与最小值

#获取y中的最大值与最小值
y2 = y.max()
print(y2)
#运行结果为:1

y3 = y.min()
print(y3)
#运行结果为:42

 

(6)切片

根据定义的下标值获取数组中的值

语法:数组[起始下标:结束下标+1]

#切片
x1 = x[1:3] #从下标为1的元素取到下标为2的元素
print(x1)
#运行结果:[\'2\' \'5\']

x2 = x[:2] #从开始一直取到下标为1的元素
print(x2)
#运行结果:[\'11\' \'2\']

x3 = x[1:] #从第下标为1的元素一直取到最末
print(x3)
#运行结果:[\'2\' \'5\' \'m\']

以上是关于Python 数据分析Numpy模块的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

Python 数据分析Numpy模块

python模块 - numpy

100天精通Python(数据分析篇)——第49天:初识numpy模块

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python---Numpy模块中数组运算的常用代码示例