数据科学原理与数据处理——numpy

• Nmupy本质就是ndarray
• 多维矩阵

  1维数组看做向量vector--点和直线

  2维数组看做2维矩阵--表和平面

  3维数组看做3维矩阵--空间

安装pip install numpy
导入import numpy as np

https://www.runoob.com/numpy/numpy-array-creation.html   这个网址里面有更多关于numpy的操作

先看看python list，arrary的区别

array只能存放相同类型的数据

numpy.ndarray的初始化：

注意在pycharm中显示和这里的显示稍有不同，不过应用是一样的

如果在初始化的时候存入了小数：那么数组类型也就变成了float类型：

也可以在初始化的时候就设置为float的类型

1 方便处理多维度数组或者矩阵之间的运算

2 在处理多维数组或者矩阵，运算效率高

list和numpy处理数据的时间对比

矩阵和随机数的生成

 

步进生成

#zeros

#shape生成多维数组：

生成随机数

随机生成一个数

随机生成一个长度为5 的数组

随机生成一个二行5列的数组

想要生成一个随机数，但是这个随机数，生成一次之后给辨认也不会变

 

ndarray基础操作

ndim代表维度（这里是两维）

shape代表行和列

size代表数组大小

reshape 修改维度

X = a.reshape(2, -1) 代表我要生成2行，几列随便

X = a.reshape(-1, 2) 代表我要生成两列，几行随便

取值操作

X = np.arange(15).reshape(3, 5)    生成数字1~14，改变维度成三行五列

切片(注意对数组的操作是不会影响到原数组的，需要们复值)

X[:2, ::2] 取前两行，隔一列取一个

X[::-1,::-1] 倒叙（行从后向前，列也从后向前）

.T 行变列

矩阵的合并

聚合操作¶