python数据分析学习之-numpy功能大纲

Numpy

1. 创建numpy

data=np.array([1,2,3,4,5])

1.  改变数据类型

data2=data.astype(np.float)

1. 使用函数创建数组np.zeros

data=np.zeros((2,10))

1. 创建特殊数组的函数

1. Asarray

将列表、元组转换为数组

1. Arrange

根据开始值，结束值，和步长创建一个数组

1. Ones,ones_like
2. Zeros,zeros_like
3. Empty,empty_like
4. Eye,identity

创建对角线元素是1，其余元素是0的二维数组

1. Diag

data3=np.diag([1,23,5])

 

创建对角线是指定值，其余元素是0的二维数组

1. Linspace

根据开始值，结束值，元素数量创建等差数列

1. Logspace

根据开始值，结束值，元素数量和底数，创建等比数列

1. 数组的索引和切片

1. 数组的轴

依次加深，最开始的是最外层的维数

1. 数组的切片，前包括，后不包括
2. 数组变形，常用于图像大小改变

a=np.arange(24).reshape((2,3,4))

1. 组合与分割

水平组合np.hstack((a,b)),np.stack()和np.concatenate()也可以按照任何方向实现数组的组合,axis=1

垂直组合，沿着1轴组合axis=1 np.vstack()

Np.vsplit

Np.hsplit

Np.split

1. 运算和通用函数

1. 基础运算

每个元素都加减乘除一个数

a=a*3

两个数组之间的加减乘除

1. 比较和逻辑运算符

维数相等

np.any(a>data3) and np.all(a<b)

1. 通用函数和二维函数

三角函数、指数函数等

1. 简单统计应用

1. 生成正态分布数组

#均值，标准差

mu,sigma=0.0,1.0

a=np.random.normal(loc=mu,scale=sigma,size=1000)

1. 简单的统计函数

计算均值，加权平均值，方差，标准差，最值，最值索引，全距（最大最小值差）…中值，和等

1. 矩阵

1. 创建矩阵的方法

np.matrix()

np.mat()

1. 矩阵乘法

标量乘法与数组相同，矩阵与矩阵的乘法

A*b,np.dot(a,b)

1. 基本操作

转置，逆矩阵，

1. 矢量运算