影子

本文展示了如何使用NumPy处理复数和日期类型数组。首先，通过创建一个包含复数的3x3数组，展示了如何获取数组的维度、元素类型、维数、元素数量、字节数等信息，并提取复数的实部和虚部。接着，演示了数组的转置和扁平化操作，以及将数组转换为列表的方法。在日期处理部分，通过将字符串数组转换为日期类型，计算了数组中两个日期之间的天数差。这些操作展示了NumPy在处理复杂数据类型和日期计算中的强大功能。

本文介绍了使用NumPy库进行数组的拆分和组合操作。首先，通过vstack和hstack函数分别实现了数组的垂直和水平方向组合，并使用vsplit和hsplit进行相应的拆分。接着，展示了如何处理长度不等的数组，通过pad函数填充数组使其长度一致，再进行组合。此外，还介绍了使用concatenate函数和split函数在多维数组中进行组合和拆分，并指定axis参数来控制操作方向。最后，通过row_stack和column_stack函数实现了数组的行和列组合。这些操作在数据处理和科学计算中非常实用。

本文介绍了NumPy库中的维度操作和数组创建方法。首先，通过reshape和ravel函数展示了如何改变数组的维度，并指出reshape操作会共享数据，而flatten则不会。接着，介绍了shape和resize函数用于就地改变数组维度。文章还演示了数组切片操作，如翻转数组。在数组创建部分，展示了如何通过np.array、np.arange、np.zeros和np.ones创建数组，并讨论了数组的维度、类型和大小。最后，通过复合型数组的创建和操作，展示了如何定义和提取结构化数据。

np数组的掩码操作，True和False操作

【代码】关于numpy库的一些总结。

【代码】pandas去除null和nan的测试。

【代码】numpy统计方法测试。

ApplyMap将函数做用于DataFrame中的所有元素(elements)apply()将一个函数作用于DataFrame中的每个行或者列。map() 是一个Series的函数，接受一个字典作为参数。pd.itertuples(index=False)遍历行。pandas的apply、applymap()、map。data.iteritems()遍历列。pd.iterrows() 遍历行。data.columns遍历列。列名=====: A。列名=====: B。列名=====: C。

import numpy as npdef kaishi(): a=np.random.randint(9,size=(3,3)) print(a) for i in a: for j in i: print(j) list=[i for i in range(0,10,2)] print(list) #程序就是数据结构和算法（没毛病） a = np.array([[1, 2, 3], [3, 4,.

代码：from django.test import TestCaseimport numpy as np# Create your tests here.def nuTest(): #特定范围内的随机数 a=np.random.randint(5,size=7)#创建一个0-5内7个长度的任意数字 a1=np.random.randint(5,size=(3,4))#创建一个3x4的二维数组，5以内的数字创建 print(a1) print(a)

直接上代码：#-*- ecoding:utf-8 -*-import numpy as np#增def insert(): a=np.array([[1,2],[3,4]]) b=np.array([[40,50],[4,90]]) c=np.vstack((a,b))#增加行 d=np.hstack((a,b))#增加列 print(c) print(d)#删除def delete(): a=np.array([[1,2],[3,4]

结构：代码：import pandas as pdimport numpy as np#pandas依赖处理Excel的xlrd模块，所以我们需要提前安装这个，安装命令是：pip install xlrd#在更新为2.0.1之后,如果不指定engine='openpyxl’的话默认xlrd只能读取xls文件,安装pip install openpyxldata_series=pd.Series([1,2,3,4]) #列表生成seriesprint(data_series)##可用

sort、argsort，分别返回排序后的数组和相应索引，接收一个axis参数，默认为axis=-1，按最后一个轴向，若axis=None表示先展平成一维数组后再排序；concatenate:对多个数组沿某一轴进行拼接，要求拼接轴必须存在（即不能升维）默认是0，即行拼接，当axis=None时，先展平伟向量后执行拼接，向量的拼接是行拼接。hstack:对多个数组水平堆叠，即按照axis=1堆叠，除该列外要求其它维度相同如果是异位数组（向量），按照axis=0堆叠，此时结果仍然是一维。

【代码】numpy和pandas的测试。

【代码】numpy的arg*函数。