如何用numpy库忽略缺省值

时间: 2024-06-15 11:05:17 浏览: 192

Python NumPy库安装使用笔记

### Python NumPy库安装使用笔记 #### 一、NumPy简介 NumPy是Python语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy是科学计算的基础包，它使得在Python中执行数值计算变得非常简单。 #### 二、NumPy安装 NumPy可以通过多种方式安装，但最常用的是通过`pip`安装。`pip`是Python的一种包管理工具，它可以安装和管理Python第三方库。 ##### 2.1 使用pip安装NumPy ```bash sudo pip install numpy ``` 这条命令会安装最新版本的NumPy库。如果需要指定版本安装，可以在`numpy`后面加上具体的版本号。 ##### 2.2 安装其他相关库除了NumPy外，通常还会安装`ipython`等交互式Shell工具，以增强开发体验。 ```bash sudo pip install ipython ``` 安装完成后，可以通过以下命令启动ipython，并启用Pylab模式： ```bash ipython --pylab ``` 在Pylab模式下，会自动导入SciPy、NumPy、Matplotlib等常用的科学计算和绘图库，便于快速开始科学计算工作。 #### 三、NumPy基础 ##### 3.1 NumPy数组对象 NumPy中的核心对象是数组对象，称为ndarray（n-dimensional array）。与Python内置的列表相比，ndarray具有更高的运行效率。 - **创建数组**： ```python import numpy as np a = np.arange(5) # 创建一个长度为5的一维数组 print(a.dtype) # 输出数组的数据类型 print(a.shape) # 输出数组的形状 ``` 输出： ```python dtype('int64') (5,) ``` - **多维数组**： ```python m = np.array([[1, 2], [3, 4]]) # 创建一个2x2的二维数组 print(m.shape) # 输出数组的形状 print(m[0, 0]) # 访问数组中特定位置的元素 print(m[0, 1]) ``` 输出： ```python (2, 2) 1 2 ``` ##### 3.2 数组的索引和切片 NumPy数组支持类似于Python列表的索引和切片操作，但功能更加强大。 - **切片操作**： ```python print(a[2:4]) # 切片操作 print(a[2:5:2]) # 步长为2的切片操作 print(a[::-1]) # 翻转数组 ``` 输出： ```python array([2, 3]) array([2, 4]) array([4, 3, 2, 1, 0]) ``` - **多维数组的索引**： ```python b = np.arange(24).reshape(2, 3, 4) # 修改数组的维度 print(b.shape) print(b) print(b[1, 2, 3]) # 选取特定元素 print(b[:, 0, 0]) # 忽略某个下标 print(b.ravel()) # 展平操作 print(b.flatten()) # 同样是展平操作，但会请求分配新的内存 ``` 输出： ```python (2, 3, 4) array([[[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]], [[12, 13, 14, 15], [16, 17, 18, 19], [20, 21, 22, 23]]]) 23 array([ 0, 12]) array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23]) array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23]) ``` ##### 3.3 组合数组 NumPy提供了多种组合数组的方式，包括水平堆叠（`hstack`）和垂直堆叠（`vstack`）。 - **水平堆叠**： ```python a = np.arange(9).reshape(3, 3) # 生成3x3数组 b = a * 2 # 将a数组每个元素乘以2 c = np.hstack((a, b)) # 水平堆叠 print(c) ``` 输出： ```python array([[ 0, 1, 2, 0, 2, 4], [ 3, 4, 5, 6, 8, 10], [ 6, 7, 8, 12, 14, 16]]) ``` - **垂直堆叠**： ```python d = np.vstack((a, b)) # 垂直堆叠 print(d) ``` 输出： ```python array([[ 0, 1, 2], [ 3, 4, 5], [ 6, 7, 8], [ 0, 2, 4], [ 6, 8, 10], [12, 14, 16]]) ``` #### 四、总结本文档详细介绍了如何安装和使用NumPy库，从安装到基础使用方法都有涉及。NumPy的使用不仅限于上述介绍的内容，还包括更多高级功能如广播机制、高级索引、线性代数运算等。掌握这些基本操作对于进行高效的数据处理和科学计算非常重要。

在使用numpy库时，可以通过一些函数和方法来处理缺省值（NaN）。 1. numpy.isnan()函数：该函数用于检测数组中的缺省值，返回一个布尔数组，其中缺省值对应的元素为True，非缺省值对应的元素为False。 2. numpy.nan_to_num()函数：该函数用于将缺省值替换为指定的数值。可以指定替换缺省值的数值，也可以选择将缺省值替换为0或者无穷大。 3. numpy.nanmean()函数：该函数用于计算数组中非缺省值的平均值。它会忽略缺省值并计算其他数值的平均值。 4. numpy.nanmax()和numpy.nanmin()函数：这两个函数分别用于计算数组中非缺省值的最大值和最小值。它们会忽略缺省值并计算其他数值的最大值和最小值。 5. numpy.nansum()函数：该函数用于计算数组中非缺省值的总和。它会忽略缺省值并计算其他数值的总和。

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