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numpy

2021-03-13 21:31:03   0  举报

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AI智能生成

numpy的使用方法总结

数据分析

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大纲/内容

数组的计算

数组和数的计算

数组和数组之间的计算

同种形状的数组(对应位置进行计算操作)

不种形状的多维数组不能计算

行数或者列数相同的一维数组和多维数组可以进行计算

计算方法

最大最小值

平均值

方差

标准差

极值

数组操作

添加

append()

insert()

删除

delete()

去重

unique(）

nan和inf

nan特性

float类型

nan != nan

inf表示无穷大，-inf表示无穷小

认知

Numpy使用ndarray对象来处理多维数组，是一个快速而灵活的大数据容器

Numpy的数组存储效率和输出性能远高于python的基本数据结构

ndarray对象

用于存放同类型元素的多维数组

创建形式

通过array()方法创建

通过arange(）方法创建

属性

ndim维度

shape形状

size元素个数

调整数组形状

通过shape属性在原有的基础上进行修改

reshape()来调整

reshape方法有一个参数order，默认情况下‘C’以行为主的顺序展开，‘F’（Fortran风格）意味着以列的顺序展开

将多维变成一维数组

将数组转成list

to_list(）方法

数据类型

调整数据类型,通过astype方法

数组的索引和切片

一维数组切片（和list的相同）

多维数组切片

数组值的修改

根据条件取值

与、或、非

数组中的轴

每个人的理解不同，我是这么理解的：axis=0表示纵向取数，axis=1表示横向取数。比如上面所看到的图，axis=0表示[1,4][2,5][3,6]这样一列一列纵向取数；axis=1表示[1,2,3][4,5,6]这样一行一行取数

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