
Python数据分析
CC_且听风吟
行百里者半九十
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Numpy基础(1)ndarray多维数组对象
1.多维数组对象ndarray是一个快读、灵活的大型数据集容器,允许使用类似于标量的操作语法在整块数据上进行数学计算import numpy as np# 创建一个简单的numpy数组data1 = [6.7, 5.5, 2.8, 9.1]arr1 = np.array(data1)print(arr1)# out:# [6.7 5.5 2.8 9.1]# 嵌套序列...原创 2019-03-29 00:25:38 · 745 阅读 · 0 评论 -
Numpy基础(2)通用函数ufunc和面向数组编程
填坑。二、通用函数:快速的逐元素数组函数通用函数,也成为ufunc是一种在ndarray中进行逐元素操作的函数。某些简单函数接收一个或者多个标量数值,并且 产生一个或者多个标量结果,通用函数ufunc是对这些函数的封装。一元通用函数:二元通用函数:转自:https://blog.youkuaiyun.com/xiaoleizhanghahaha/article/detail...原创 2019-04-17 19:58:37 · 418 阅读 · 0 评论 -
Numpy基础(3)使用数组进行文件输入和输出、线性代数
四、使用数组进行文件输入和输出Numpy可以在硬盘中将数据以文本或者二进制文件的形式进行存入硬盘或者由硬盘载入(1)主要使用的np.save和np.load,数组在默认情况下是以未压缩的格式进行存储的,后缀名是.npy>>> import numpy as np>>> arr = np.arange(10)>>> arr...原创 2019-04-17 20:27:23 · 351 阅读 · 0 评论 -
Numpy基础(4)伪随机数生成和随机漫步
六、伪随机数生成numpy.random模块填补了Python内奸的random模块的不足,可以高效地生成多种概率分布下的完整样本值数组。numpy.random中的部分函数列表 seed 向随机数生成器传递随机状态种子 permutation 返回一个序列的随机排列,或者返回一个乱序的整数范围序列 shuffle 随机排列一个序列 rand 从均...原创 2019-04-17 21:14:20 · 453 阅读 · 0 评论