python两个一维数组合并_Python数据分析——Numpy基础（上篇）

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  今天开始小角落要跟大家分享最近学习的Python数据分析的基础知识啦，小角落准备分成Numpy基础，Pandas入门，Pandas应用实例以及绘图及可视化几个部分来分享知识。今天先让我们来学习Numpy基础(上篇)以一首好听的歌曲来开始美好的学习之旅！

一、Numpy 基础(上篇)

1.1 最最重要的ndarray

  Numpy 的核心特征之一是N-维数组对象——ndarray，她是Python中一个快速，灵活的大型数据集容器。但是一个ndarray是一个多维同类数据容器奥!就是这个数据集中的数值只能是一种类型，不可以混合多种类型~下面让我们来看一下怎么生成一个ndarray吧！

1.2 生成ndarray 1.2.1 最简单的方法是使用array函数 np.array()(1)生成一个一维数组：

(2)生成一个二维数组:

可以看到二维数组是由多个一维数组组成，写的时候要记得加一个中括号。

(3)同样生成一个三维数组，可以看做是由多个二维数组构成：

写完数组后我们怎么看写的对不对呢？我们想生成一个三维数组可生成的是三维的吗？严谨的我们总觉得有点儿担心······

不怕， numpy给我们提供了三个数组基本属性函数！

1.2.2 数组属性

(1) ndim(维度),

 (2)shape(维度和列数) 

 (3)size(数组中有多少个元素)。

这个时候有的小伙伴是不是要说这样生成数组是不是太麻烦了，我还要自己一个一个敲数字，有没有什么快速生成数组的方法呢？答案是：有的！

1.2.3两个常用函数

(1)np.arange ()左闭右开区间

(2)np.linspace()左闭右闭区间

上边生成数组快到时很快可是维度列数跟我们需要的不一样，我们有时想要维度更高的数组，这时候该怎么办呢？

1.2.4 reshape函数

最后再告诉大家几个创建新数组的函数吧！ 1.2.5 其他创建新数组函数(1)创建元素都为1的数组np.ones

(2)创建元素都为0的数组np.zeros

(3)创建对角线位置元素是1，其余位置元素是0的数组np.eye

(4)创建指定元素数值的数组np.full

1.3 一维数组元素的选取与修改数组名称[要选择的元素]

1.4 二维数组的选取与修改数组名称[要选择的元素]

看了上边这些选取第几行第几列的数值就请各位小伙伴自己动动手操作一下吧！ 1.5三维数组的选取与修改数组名称[要选择的元素]

1.6numpy内数组合并 1.6.1水平组合

(1)np.hstack()

(2)np.concatenate((),axis=1)

1.6.2 垂直组合

(1)np.vstack()

(2)np.concatenate((),axis=0)

1.7数组分割 1.7.1 水平分割

(1)np.hsplit()

(2)np.split( , , axis=1)

1.7.2 垂直分割

(1)np.vsplit()

(2)np.split( , , axis=0)

1.7.3 强制分割np.array_split(,axis=0或者=1)

关于Python数据分析的上篇就分享到这里啦，下篇将会分享numpy数组的计算以及一些常用函数操作奥！

如有小伙伴想获取源代码扫码后台回复“numpy源代码”即可。