Python Numpy入门:数组操作与数据分析基础
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更新于2024-08-26
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在Python Day 2的学习资料中,重点讲解了Numpy库,这是一个强大的Python库,专为数值计算和科学计算设计,提供高效、灵活的多维数组对象以及一系列用于处理这些数组的工具。以下是主要内容的详细解读:
**1. 导入方法**
Numpy的导入有多种方式,常见的包括`import numpy`和`import numpy as np`,后者是一种约定俗成的简写方式,可以让代码更简洁。
**2. Numpy数据对象及其索引**
- **数组:** Numpy的核心是ndarray(n-dimensional array),它类似于列表,但支持高效的数学运算。例如,可以创建一维数组`a = [1,2,3,4]`,然后通过列表推导式快速操作。
- **产生数组:** Numpy提供了便捷的方法生成数组,如`np.zeros(5)`生成全零数组,`np.ones(5, dtype='int')`生成全1整数数组。通过`np.array()`函数,可以将列表或单个值转化为数组,例如`a=np.array([1,2,3,4])`,并进行基本的数学运算,如`a+1`和`a*2`。
**3. 数组元素操作**
- **fill方法:** `a.fill(5)`用于将数组所有元素设置为指定值,`a.fill(2.5, dtype='float')`则表示将数组元素设置为浮点数2.5。注意,Numpy会根据元素类型自动转换,如从整数到浮点数。
- **类型检查:** 使用`type(a)`查看数组的类型,`a.dtype`则查看数组中元素的数据类型,`a.shape`查看数组的维度和大小。
**4. 数组生成函数**
- **整数序列:** `np.arange(start, stop, step)`生成一个整数序列,如`a=np.arange(1,10)`表示从1到9(不包括10)。
- **等差序列:** `np.linspace(start, stop, num)`产生等间距的线性序列,如`a=np.linspace(1,10,10)`,表示从1到10之间包含10个等距点。
- **随机数生成:** `np.random.rand(size)`生成0到1之间的均匀分布随机数,`np.random.randn(size)`生成正态分布随机数,`np.random.randint(low, high, size)`生成指定范围内的整数随机数。
**5. 数组属性查看**
在Numpy中,了解数组的性质很重要。通过`a`本身可以直接查看数组内容,`type(a)`检查其数据类型,而`a.dtype`则查看元素的具体类型,如`int`, `float`等。同时,`a.shape`用来获取数组的维度和元素数量。
通过Numpy,程序员可以简化数值计算任务,提高效率。理解这些基础操作对于深入学习Numpy以及在数据分析、机器学习等领域工作至关重要。
2019-05-31 上传
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郭闪闪
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