python数据分析1-9

Anaconda

集成了python3及一些库的安装包，镜像网址：
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

Anaconda prompt 是专门用来操作anaconda的终端
Jupyter notebook 的使用 ：

• 先打开 Anaconda Prompt终端，然后进入项目所在目录
  比如先输入D: 切换盘符
  

  cd 接 对应目录
  

  输入jupyter notebook 即可进入jupyter notebook 工作环境
  创建新的文件
  

按Esc进入命令模式之后才能使用快捷键：

enter：及转入编辑模式
Ctrl + enter : 运行
Alt + enter : 运行并创建新的对话框
shift + enter: 运行并选中下个单元
M： 转入Markdown状态
Y：转入代码状态
shift + M 合并单元

在编辑模式下：

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Numpy

底层是用C编写的

• python中列表可以存储不同的数据类型，而numpy的数组中，只能存储相同的数据类型
• 数组可以是多维的

创建数组的方法：

help(np.array) – 可以调出关于数组的用法

几种创建数组的方法：

• a = np.array([1,2,3,4])
• b = np.arange(10)
  arange 和 python中的range函数差不多
• b = np.arange(0,10,2)
  2为步长
• c = np.random.random() 返回一个0-1之间的随机数
• c = random.random((2,2))
  参数(2,2)表示返回两行两列的数组
• d = np.random.randint(0,9,size=(4,4))
  返回一个4行4列的数组，值的范围为0-9之间

还可以创建一些元素相同的数组，方法略

数组的属性

数组的数据类型 ndarray.dtype

数据类型的定义和修改 dtype、astype

数组的维度和形状

a.ndim

a.shape

数组的变形

reshape方法会返回新的数组，不会改变原来的数组

a1 = a.reshape((2,3))
a2 = a.reshape((6,))
a3 = a.flatten()

数组元素的个数

count = a.size

数组的索引和切片

一维数组

多维数组

多维数组也是用中括号[]来进行索引和切片的
在中括号中，用逗号,进行分割，逗号前面的行，后面的是列
如果多维数组中只有一个值，那么这个值就是行