python数据分析Numpy
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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相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
Numpy (Numerical Python)
- 高性能科学计算和数据分析的基础包;
- ndarray,多维数组(矩阵),具有矢量运算能力,快速、节省空间;
- 矩阵运算,无需循环,可以完成类似Matlab中的矢量运算;
- 线性代数、随机送生成;
ndarray ,N维数组对象(矩阵)
- 所有元素必须是相同类型
- ndim属性,维度个数
- shape属性,各维度大小
- dtype属性,数据类型
代码示例:
import numpy # 生成指定维度的随机多维数据(两行三列) data = numpy.random.rand(2, 3) print data print type(data)
- 执行结果:
[[ 0.49458614 0.14245674 0.26883084] [ 0.87402248 0.71089966 0.29023523]] <type ‘numpy.ndarray‘>
print ‘维度个数‘, data.ndim print ‘各维度大小: ‘, data.shape print ‘数据类型: ‘, data.dtype
- 执行结果:
维度个数 2 各维度大小: (2L, 3L) 数据类型: float64
1、创建ndarray
nd.array(collection),collection为序列型对象(list),嵌套序列(list of list)
# list 转换为 ndarray(一维数组) l = range(10) data = np.array(l) print data print data.shape print data.ndim
- 执行结果
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] (10L,) 1
# 嵌套序列转换为ndarray l2 = [range(10), range(10)] data = np.array(l2) print data print data.shape
- 执行结果
[[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]] (2L, 10L)
np.zeros,np.ones,np.empty 指定大小的全0或全1数组
- 第一个参数是元祖,用来指定大小,如(3,4)
- empty不是总是返回全0,有事返回的是未初始的随机值
以上是关于python数据分析Numpy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入门-------numpy100题练习
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