Python常用库解析：numpy操作详解

"本PPT主要介绍了Python编程中的一些常用库，包括numpy、pandas、matplotlib和scikit-learn，并提供了这些库的基本用法示例。对于numpy，讲解了如何创建数组、数组的属性和操作，如形状修改、转置、数据类型转换，以及等差、等比序列的生成。此外，还介绍了数组的存取和切片，以及随机数的生成。" 在Python中，numpy是一个强大的数值计算库，它提供了高效的多维数组对象以及用于处理这些数组的工具。以下是对numpy库的详细介绍： 1. 创建数组： - 使用`np.array()`函数可以创建向量或矩阵，例如`a=np.array([5,10,15,20])`创建了一维数组，而`b=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]])`创建了一个二维数组。 - 数组的形状可以通过`.shape`属性获取，如`b.shape=(3,4)`表示3行4列。 - 数组的形状可以修改，但需要注意形状变化可能会导致内存共享，如`b.shape=(4,3)`。 2. 数组操作： - 数组的转置通过`.T`属性实现，如`b.T`。 - 数据类型可以通过`dtype`参数指定，如`d=np.array([...], dtype=np.float)`，之后可以通过`astype()`方法转换数据类型，如`f=d.astype(np.int)`。 3. 数列生成： - `np.arange(start, stop, step)`生成等差序列，`np.linspace(start, stop, num, endpoint=True/False)`生成等差序列，其中`endpoint`参数控制是否包含终点。 - `np.logspace(start, stop, num, endpoint=True/False, base=2)`生成等比序列，其中`base`参数指定底数。 4. 数组存取与切片： - 数组元素可以通过索引访问，如`a[3]`。 - 切片操作可以选取子数组，如`a[3:6]`，`a[:5]`，`a[1:9:2]`，`a[::-1]`分别表示不同的切片方式。 - 切片是原数组的视图，改变切片会影响到原数组，如`b=a[2:5]`后`b[0]=200`会改变`a`。 5. 随机数生成： - `np.random.rand(d0, d1, ..., dn)`生成形状为`(d0, d1, ..., dn)`的浮点数数组，范围在[0, 1)之间。 - `np.random.rand(shape)`可以指定形状生成随机数，如`b=np.random.rand(3,2)`。 除了numpy，其他库也各有特色： - pandas库是用于数据分析的，提供DataFrame和Series等结构，方便数据清洗、处理和分析。 - matplotlib是用于数据可视化的，可以绘制各种图表，如折线图、散点图、直方图等。 - scikit-learn是机器学习库，提供了丰富的算法和模型，如线性回归、决策树、支持向量机等，用于训练模型和预测。 了解并熟练掌握这些库，能极大地提升你在数据处理、分析和机器学习项目中的效率。