python之数据分析001 - numpy

原创于 2019-04-09 16:34:09 发布 · 167 阅读

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NumPy是Python中用于科学计算的重要库，提供了高效的多维数组对象ndarray。它比纯Python快得多，因为不需要显式的循环就能对数组进行操作。本教程介绍了如何使用NumPy创建数组，包括一维和多维数组，以及一些基本的操作如加法和乘法。此外，还讨论了数组的属性如数据类型和形状。

numpy中的ndarray是一个多维数组对象，该对象由两部分组成：
实际的数据
描述这些数据的元数据

python只能作用于矩阵的元素，而不能直接作用于矩阵，所以必须对矩阵中元素循环计算，numpy库不需要写大量循环，比直接使用python快很多；有大量的数学函数；是数据分析中非常重要的一个库；是用C编写；是开源的
科学计算之外的领域无优势

import numpy as np  #之后用np代替numpy
def numpysum(n):
	a=numpy.arange(n)**2  arange返回的是一个ndarray而不是列表
	b=numpy.arange(n)**3
	return c

数组中数据类型是同类的
下标从0开始

a = arange(5)      #创建数组[0,1,2,3,4]
a.dtype    #显示数据类型dtype('int32')
a.shape   #数组维度(5L,)

创建多维数组

m = np.array([np.arange(2),np.arange(2)])
np.zeros(10)  创建10个0的数组
np.zeros(3,6)   创建3*6的数组
np.empty()  创建新数组，只分配内存空间不填充任何值
np.arange()