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
所以对应下载的包为:
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:
出现上述错误的原因是:没有配置环境变量
解决方案:
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
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