python数据分析一维数组

在 Python 中，最常用的一维数组类型是列表（list）。列表是一个有序的、可变的集合，其中每个元素可以是任意类型的数据，包括数字、字符串、布尔值、函数、对象等等。

对于数据分析，我们通常会使用 NumPy 库中的一维数组（ndarray）。NumPy 是一个专门针对科学计算的 Python 库，提供了高效的多维数组操作和数学函数库。

要创建一个一维数组，可以使用 NumPy 的 array() 函数，例如：

import numpy as np

# 创建一个一维数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr)

输出结果：

[1 2 3 4 5]

可以使用索引来访问数组中的元素：

print(arr[0]) # 输出第一个元素
print(arr[-1]) # 输出最后一个元素

输出结果：

1
5

可以使用切片来获取子数组：

print(arr[1:3]) # 输出第二个到第三个元素
print(arr[:3]) # 输出前三个元素
print(arr[3:]) # 输出从第四个元素到最后一个元素

输出结果：

[2 3]
[1 2 3]
[4 5]

NumPy 提供了大量的数组操作和数学函数，可以方便地进行数据分析。例如，可以使用 np.mean() 函数计算数组的平均值：

print(np.mean(arr)) # 计算平均值

输出结果：

3.0