Python数据分析之——Numpy模块

Numpy是Python的一个用于数据分析的库,由Jim Hugunin开发并由Travis Oliphant改进。它包含多维数组对象和处理数组的例程。在数据分析中,Numpy提供高效的数据运算,并简化代码。本文介绍了Numpy的数组构造,如使用np.array创建一维和二维数组,以及运算符,包括基本的数学运算和比较运算。此外,还提到了一些常用的统计函数和随机数生成函数。

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简介

numpy是Python的一个包,全称“numeric python”,是由一个多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库。
Numeric,即 NumPy 的前身,是由 Jim Hugunin 开发的。 也开发了另一个包 Numarray ,它拥有一些额外的功能。 2005年,Travis Oliphant 通过将 Numarray 的功能集成到 Numeric 包中来创建 NumPy 包。 这个开源项目有很多贡献者。(引用自另一博客numpy教程
简单来说,numpy是在数据分析中常用的一个工具,用于实现数据的运算,让运算更高效、代码更简洁。

数组构造

首先导入模块

import numpy as np

使用np.array构造数组

a = np.array([1,2,3])
print(a)
#输出结果
[1,2,3] #肉眼上看起来就是一个列表

*Python中除了用列表构造数组外,还可以使用元组,注意两者的区别即可。

二维数组
二维数组实际上就是类似于一种嵌套。


                
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