Numpy

Numpy

一、数据分析简介

• 数据分析流程（得洗展建析）

  • Obtain（获得数据）
    Scrapy

  • Scrub（清洗数据）
    Numpy、Pandas

  • Explore（展示数据）
    Matplotlib\Seaborn

  • Model（数据建模）
    scikit-learn\SciPy\TensorFlow

  • iNterpret（解析数据）
    Bokeh\D3.js

二、Numpy 库

1. 功能：操作数组

数组元素必须是同一数据类型，列表元素可以是不同数据类型。
列表不可以进行四则运算，数组可以进行四则运算

2. 创建数组

• array()

  np.array(列表或元组)
  

• arange()-创建某个范围的数组，指定步长

  np.arange(start, end, step)
  

  -只有一个参数，表示只有结束值，默认开始值为0

  -只有两个参数，表示有开始值和结束值，左闭右开

  -只有三个参数，表示有开始值、结束值和步长，step可以是任意的数

• linspace()-创建某个范围的数组，指定个数

  np.linspace(start, end, step, endpoint=True或False，retstep = ture)
  # endpoint = False 表示范围为左闭右开,endpoint = True 表示范围为左闭右闭
  # retstep 为true返回一个步长
  

• zeros()-创建全是0的数组

  np.zeros(shape,dtype)
  """
  dtype = [('x', 'i4'), ('y', 'i4')]:
  这是一个数据类型说明符的列表，定义了复合数据类型的结构。
  -'x'和'y'是字段名称。
  -'i4'是NumPy的数据类型代码，表示一个32位的有符号整数（通常对应于C语言中的int类型）。
  """
  

• ones()-创建全是1的数组

  np.ones(shape,dtype)
  

3. 创建随机数组

• 随机整数数组

  np.random.randint(start,end,size = 元组或整数)
  

• 随机浮点数数组，范围[0,1)

  np.random.rand(m,n)
  #创建一个m*n的数组
  

• 随机浮点数数组，符合正态分布

  np.random.randn(m,n)
  #创建一个m*n的符合正态分布的随机数组
  

4. 数组属性

• ndim-说明纬度的个数
• dtype-说明数组中每个元素的类型
• size-说明数组的元素个数
• shape-说明数组的形状

5. 元素操作

• 访问元素-使用下标的方式

  arr[1,2]与arr[1] [2] 表达相同

• 修改元素-使用下标的方式

  修改一整行的数据arr[row_num] = [n1,n2,n3,……]

• 删除元素

  np.delete(arr,m,axis)
  # m表示根据axis来表示行或者列数(从0开始)，
  

• 添加元素

    np.append(arr,value,axis = n)
    # append是返回一个新的数组，不是在原来数组上进行修改
  

  axis = n 表示沿着“第n个下标”变化的方向进行操作,下面有两个说明的例子

import numpy as np
arr = np.array([[10,20,30],[40,50,60]])
result1 = np.append(arr,[[11,22,33]],axis = 0)
print(result1)

[[10 20 30]
 [40 50 60]
 [11 22 33]]

result2 = np.append(arr,[[11],[22]],axis = 1)
print(result2)
#当axis = 1 要求两个数组的行数必须相同否则将报错

[[10 20 30 11]
 [40 50 60 22]]

result3 = np.append(arr,[[11,22],[33,44]])
print(result3)
#当axis为空时，append将两个数组都打为一维数组，并组合为一起

[10 20 30 40 50 60 11 22 33 44]

• 切片的方式

  #切片操作的一般形式是：
  arr[start:stop:step]
  
  """
    start 是切片开始的位置索引。
    stop 是切片结束的位置索引（不包括该索引处的元素）。
    step 是步长，表示取元素的间隔。
  

  特殊用法 arr[::-1]:
  当 step 设置为 -1 时，切片操作将从数组的末尾开始向前取元素，这实现了反转的效果。
  “”"

6. 数组操作

• 修改形状

  arr.reshape(m,n)
  

• 修改维度

  np.array(arr,