【人工智能基础】想用【人工智能基础】想用Python处理数据?你需要的处理数据?你需要的Numpy和和
Pandas都在这呢!都在这呢!
先啰嗦两句先啰嗦两句
这里精简的总结了Numpy和Pandas的常用用法,学会了这些,剩下的遇见一个查一个效率也很高呀!
记得不要枯燥的一个命令一个命令的练习,更不要只看不练,上网找成品的代码吧!
先来个切片,索引先来个切片,索引
这个和这俩的学习没太大关系,使用时关系还是相当大的,也比较重要,我是容易忘,先记录一下。
[:, :]先行后列
[0, 0:4]第1行的第1列到第3列
[0:3, 1]第1到3行的第2列
Numpy
这里设 jason 为一个数组,jason是我小时候用过的英文名。
上面是代码,下面是解释
jason.shape
返回数组的行数和列数:(行,列)
jason.size
返回数组中的元素的个数,就是里面有多少个数。
jason.dtype
返回的是数组中数据的类型,int64呀什么的
下面是个重点:
jason = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
建立数组,注意前面有几个中括号就是几维数组
其中有个这么个玩应
np.asarray([])
这个玩应用法和 array 是一样的,但是不能通过索引修改数组中的值。
np.zeros([])
np.ones([])
这两个和 array 用法相同,不过多介绍了
jason = np.linspace(起始值,结束值,返回的元素的个数)
jason = np.arange(起始值,结束值,步长)
这两个是生成等差数列的,我感觉下面那个好像更常用一些。
下面是个大重点!
生成随机数组模块生成随机数组模块
np.random!
接着往下
生成均匀分布数组
jason = np.random.rand()
# 生成0~1的随机数组
# 输入一个数:生成一维数组,参数为元素个数
# 输入a, b这种:生成二维数组,a行b列
jason = np.random.uniform(low, high, size = (a, b))
# 在一个左闭右开的区间生成均匀分布的数组
jason = np.random.randint()
# 用法和uniorm完全一样,只不过这个生成的是整数