Python for Data Analysis (10)

numpy知识点罗列

1. 创建数组array,zero,arrange,ones,eye,linspace,logspace，思想可以是列表到ndarray,经过reshape;注意fromfunction系列函数方法的运用＊
2. dtype,注意astype方法
3. 数组提供了批量计算的方法，大小相等的数组之间
4. 大小不同的数组之间的运算比较特别叫“广播”＊
5. 切片！！！数组和列表不一样，数组切片是原始数组的视图，只有通过np.copy方法可以得到副本而非视图
6. 多维数组＊
7. 结构数组＊
8. 快速的元素级数组函数ufunc，有一元abs,sqrt，exp,log等，二元add,subtract等
9. 矢量化：数组表达式代替循环的做法
10. 布尔型索引 选取出来的数据，总是创䢖数据的副本
11. 定位数组索引＊：注意一次索引多个数组的结果是什么；同上是将数据复制到新数组中
12. 数组转置(transpose的操作依赖于shape参数,对于一维的shape,转置是不起作用的)和 轴对换＊
13. np.where 条件逻辑三元表达式（condition,x,y）注意：负号在含有布尔值计算中，是表示非的逻辑符号
14. 按轴统计计算sum,mean..etc
15. 按轴排序sort,返回的是副本，就地排序会修改数组本身！，可用来计算分位数: arr[int(0.05*len(large_arr))] #百分5分位数
16. 唯一化(unique,等价于set+sorted)和 集合逻辑计算＊
17. 数组二进制保存和读取；存取文本文本！！＊

numpy.linalg函数（用来处理线性代数和矩阵问题）

• diag,dot,trace,qr,svd,solve,eig,inv…etc

numpy.random模块

help(np.random)＊### numpy