数据分析第七节课numpy数组的运算、部分选取及筛选练习

练习一

在学习使用 Matplotlib 绘制分组条形图时，讲到三根柱子的位置需要同时往左或往右移动时，需要使用到列表推导式。因为列表推导式实质上仍然是for循环，运算量较大，可以使用numpy的所学来优化我们该部分代码，减小运算量。

#求得三天的x轴刻度
x_t_13 = np.arange(len(movies_name))
x_t_12 = x_t_13 - 0.3
x_t_14 = x_t_13 + 0.3

练习二

numpy数组的运算

numpy数组与标量的运算

numpy数组与标量进行加减乘除等运算时，是数组中的每一个元素都分别进行该运算，结果仍然是原来形状的array数组。以减法举例如下：

import numpy as np
a = np.arange(16).reshape(4,4)
print(a-2)

输出结果如下：

numpy数组之间的运算

numpy数组之间的运算有三种情况：

• 行列数相同的数组间进行运算
• 行数相同列数不同但其中有一个列数为1（列广播）
• 列数相同行数不同但其中有一个行数为1（行广播）

下面分别介绍这三种情况。

行列数相同的数组间进行运算

相同位置的元素分别进行运算，结果仍然是原来形状的array数组。以加法举例如下：

import numpy as np
a = np.arange(16).reshape(4,4)
b = np.arange(16,32).reshape(4,4)
print(a+b)

输