numpy的用法

最新推荐文章于 2025-05-27 17:39:56 发布

Python之眼

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分类专栏： Python_数据可视化文章标签： python 程序员新手入门

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这篇博客介绍了numpy在Python中的基本用法，包括从list转化成ndarray对象，利用numpy内部函数创建数组，以及如何进行文件操作如读取csv文件。通过skiprows和usecols参数灵活控制数据读取，并展示了如何将数据分开保存。对于numpy的初学者，这些内容提供了实用的操作指南。

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numpy创建ndarray对象的三种方法

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1.1.list转化

In [8]: import numpy as np

In [9]: a = [1,2,3,4]

In [10]: x1 = np.array(a)

In [11]: x1
Out[11]: array([1, 2, 3, 4])

In [12]: type(x1)
Out[12]: numpy.ndarray

1.2.numpy内的函数生存

In [13]: x2 = np.arange(11)

In [14]: x2
Out[14]: array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10])

1.3.文件生存

01.csv文件如下
在这里插入图片描述
使用numpy的loadtxt方法打开

第一个参数：文件名
delimiter:以什么分隔
skiprows:跳过的行
usecols:使用哪几列
unpack:默认False,表示是否把列分开

x = np.loadtxt('01.csv',delimiter=',',skiprows=1,usecols=(1,4,6),unpack=False)

显示结果
在这里插入图片描述

In [18]: x.shape
Out[18]: (242, 3)

把每列分开保存

In [24]: open,close,volume = np.loadtxt('01.csv',delimiter=',',skiprows=1,usecols=(1,4,6),unpack=True)

结果：
在这里插入图片描述

In [26]: open.shape
Out[26]: (242,)

1.4.numpy的常用函数

In [36]: c = np.random.randint(1,100,10)

In [37]: c
Out[37]: array([44, 26, 40, 87, 32, 82, 20, 70, 62, 14])

In [38]: c.min()
Out[38]: 14

In [39]: c.max()
Out[39]: 87

In [40]: c.mean()
Out[40]: 47.7

In [43]: y = np.sort(c)

In [44]: y
Out[44]: array([14, 20, 26, 32, 40, 44, 62, 70, 82, 87])