02numpy

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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02numpy相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

一. Numpy定义

一个在Python中做科学计算的基础库,重在数值计算,也是大部分PYTHON科学计算库的基础库,多用于在大型、多维数组上执行数值运算

二. Numpy使用

1.创建数组

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2.numpy中的数组类型

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3.数组类型的操作

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4.修改数组形状

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b=a.reshape(3,4)

b才是(3,4)的数组

5.数组和数的计算

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6.数组和数组的计算

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广播原则:如果两个数组的后缘维度的轴长相符或其中一方的长度为1,则认为他们广播兼容的。广播会在缺失或长度为1的维度上进行。

三. 轴axis

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四. Numpy读取数据

1.格式及参数介绍

np.loadtxt(fname,dtype=np.float,delimiter=None,skiprows=0,usecols=None,unpack=False)

 

l  dtype:指定数组的数据类型

l  delimiter:分隔字符串

l  skiprows:跳过的行数

l  usecols:读取指定的列,索引,元组类型

l  unpack:如果True,读入属性将分别写入不同变量

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2.转置

1)t.transpose()

2)t.swapaxes(1,0)

3)t.T

五.数据处理

1.索引和切片

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2.数组的切片修改

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3.其他修改方式

1)布尔索引:将数组中小于0的数赋值为0

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2)三元运算符:将数组中大于10的赋值为10,小于10的赋值为0

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3)clip裁剪:小于10的替换为10,大于18的替换为18,nan不变

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五. numpy中的nan和inf

1.    nan

1)      nan不是一个数字

出现nan:

l  当我们读取本地的文件为float的时候,如果有缺失,就会出现nan

l  当做了一个不合适的计算的时候(比如无穷大(inf)减去无穷大)

2)nan和nan是不相等的

利用该特性,可以用np.count_nonzero(t!=t)

将nan替换为其他值t[np.isnan(t)]=0

3)      常用的统计数组

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4)nparray填充均值

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2.    inf表示无穷

 

六. 数组拼接

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七. 数组的行列交换

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八. numpy的其他方法

1.获取最大值最小值的位置

l    np.argmax(t,axis=0)

l    np.argmin(t,axis=1)

2.创建一个全0的数组: np.zeros((3,4))

3.创建一个全1的数组:np.ones((3,4))

4.创建一个对角线为1的正方形数组(方阵):np.eye(3)

5.生成随机数

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6.注意点

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以上是关于02numpy的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

数据分析:工具篇NumPyNumPy介绍

Numpynumpy.mean() 的用法

数据分析之道-NumPynumpy切片与索引

什么是NumPy

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