【数据分析预备】Numpy入门

yogurt=b2024-09-03 8:49

Jupyter Notebook

是一个基于网页的交互式计算环境
编写代码、运行代码、查看输出、可视化数据、分享报告文档
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两个库

NumPy: Numerical Python

核心数据结构: ND array n维数组

数据类型统一，执行效率高

安装
cmd

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pip install numpy

报错

解决：切换到python安装目录

输入python -m install numpy

使用

列表转换为数组

python 复制代码

import numpy as np
arr1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 二维数组

# 维度
print(arr1.ndim)
# 元组,各个维度元素的个数
print(arr1.shape)
# 元素总个数
print(arr1.size)
# 数组元素的类型
print(arr1.dtype)

#其他创建数组方法
print(np.zeros(3))
print(np.ones(3))
# 元素为数字序列
np.arange(5, 10, 2)

#连接数组
np.concatenate([np.zeros(2), np.ones(4)])

list1 = np.array([5, 17, 3, 26, 31])
sorted_list1 = sorted(list1) # 不改变list1，等同于np.sort(list1)
print(sorted_list1)
print(list1)
list1.sort() # 什么都不返回，改变原始列表
print(list1)

# 用索引获得元素
list1[0:3]

# 数组间运算=向量运算
import math
#聚合操作
list1.max()
list1.sum()
list1.mean()
#广播机制
list1[list1 > 6]

# 逻辑运算
list1[(list1 > 6)&(list1 < 30)]