Python数据分析包——NumPy(Numerical Python)

最新推荐文章于 2024-08-19 00:29:04 发布
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文章标签： python 数据分析 numpy 函数
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/www_sg_com/article/details/74784315
本文介绍了NumPy中ndarray的基本创建方法，包括array(), asarray(), arange()等，并讲解了ones(), zeros(), empty()等实用函数。同时，还探讨了如何通过eye()和identity()创建单位矩阵以及如何使用size, ndim, shape和dtype属性来查看数组信息。

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整个NumPy最核心的部分就是ndarray，它是“一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组”。

1.ndarray创建函数

（1）array(),asarray(),arange()

array可以将输入数据转换为ndarray，输入的数据可以是列表，元组，数组或者其他序列类型，asarray功能和array一样。

arange输入一个N(int类型)值，返回由0~N-1共N个值的数组，类似于python内置的range。


（2）ones(),zeros(),empty()

ones生成一个全1数组，zeros生成一个全0数组，这个函数在进行数据分析的时候比较常用到。

empty生成一个新数组，但是其实是没有值的（不是0，是没有），只分配了内存空间。


（3）eye(),idengtity()

 eye和identity能够创建一个N维的单位矩阵

2.数组属性查看

numpy中size函数可以获得数组中元素的数量，ndim可以返回数组位数，shape返回数组的行列数，dtype返回数组中元素的类型

3.数组索引和切片


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