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本篇文章为大家展示了python数据分析中如何进行Numpy入门,内容简明扼要并且容易理解,绝对能使你眼前一亮,通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
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一、安装
首先需要先搭建Python环境,在此基础上,打开cmd命令行输入
-pip install Numpy
安装好Numpy库之后,我们就可以进行下一步操作了二、简单应用
导入库 import numpy as np 创建对象 a=np.arange(5) 查看对象类型 a.dtype 查看对象元素 a 查看形状 a.shape
三、创建多维数组
m=np.array([np.arange(2),np.arange(2)])//创建一个数组,包含两个列表,每个列表里面元素有两个
四、选择Numpy数组元素
//创建一个两行两列的数组(类似与java中的二维数组) a=np.array([1,2],[3,4]) //选择数组元素 a[0,0] 1 a[1,0] 2 a[1,1] 4 a[1,0] 3
谨记:不允许把复数类型转化成整型,当你企图进行这种转换时,将会触发TypeError错误,ps:数据类型,我会在这周给大家整理
五、一维数组的切片与索引
//首先创建数组 a = np.arange(9) a array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) 切片 a[4:6] 输出:array([4, 5]) ps:数组切片有三个参数 初始位置 结束位置 间隔取数
六、处理数组形态
//一维转多维 >>> b=np.arange(24).reshape(2,3,4) >>> b 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]]]) //多维转一维如图:
上述内容就是python数据分析中如何进行Numpy入门,你们学到知识或技能了吗?如果还想学到更多技能或者丰富自己的知识储备,欢迎关注创新互联行业资讯频道。
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