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文章目录属性方法1. arange(起始值，中止值，步长)2. linspace(起始值，中止值，数值个数)3. 向量运算4. 向量筛选5. 矩阵间乘法6. 随机数矩阵7. 矩阵最大值，最小值，求和8. 求最大值，最小值索引9. 矩阵转置10. 截断函数11. 索引12. 循环13. 将矩阵转变为向量14. 向量合并15. 插入新的维度16. 矩阵分割17. copy()属性ndim： 维数shape： 行数和列数size元素个数可以在使用array函数时指定 dtype参数方法1.

DataFrame:原始数据：1、可以通过 DataFrame[ 过滤条件 ] 来进行过滤print( data[ data['fruit_label'] == 1] )2、 注意事项过滤条件可以进行 与或非过滤的条件超过一个时，需要在每个条件的外面加（）运算符不能用 and,or,not 而是用 &，|，！print( data[ (data['fruit_name'] == 'apple') & (data['mass'] >= 10

describe（）函数可以查看DataFrame中连续值数据的基本情况，原数据：data = pd.read_table(path)data.head()使用describe函数之后：data.describe()分析：count:每一列非空值的数量mean: 每一列的平均值std:每一列的标准差min：最小值25%：25%分位数，排序之后排在25%位置的数50%：50%分位数75%：75%分位数max:最大值也可以对单列进行分析data['mass'].des

1. 函数DataFrame.drop(labels=None,axis=0, index=None, columns=None, inplace=False)参数含义：labels：要删除的行或列，用列表给出axis：默认为0，指要删除的是行，删除列时需指定axis为1index ：直接指定要删除的行，删除多行可以使用列表作为参数columns：直接指定要删除的列，删除多列可以使用列表作为参数inplace: 默认为False，该删除操作不改变原数据；inplace = True时，改变