Python数据分析之NumPy(Mooc学习笔记1,ndarray)

1.NumPy是什么？

Numpy是一个开源的Python科学计算基础库

2.该库的一些常用功能：

1.一个强大的N维数组对象 ndarray
2.广播功能函数
3.整合C/C++/Fortran代码的工具
4.线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能

3.NumPy是SciPy、Pandas等数据处理或科学计算库的基础

4.引入NumPy

1.安装：dos命令下使用 pip install NumPy
2.引入：import numpy as np( 引入numpy并取别名np,np是一般约定)

5.使用ndarray数组：

1.计算A^2+B^3：

1.一般写法代码：

        import numpy as np

        def pySum():
            a = [0, 1, 2, 3, 4]
            b = [9, 8, 7, 6, 5]
            c = []

            for i in range(len(a)):
                c.append(a[i]**2 + b[i]**3)

            return c

        print(pySum())

2.使用ndarray后：

        import numpy as np

        def npSum():
            a = np.array([0, 1, 2, 3, 4])   
            b = np.array([9, 8, 7, 6, 5])
            c = a**2 + b**3

            return c

        print(npSum())

2.使用ndarray的优点

1.数组对象可以去掉元素间运算所需的循环，使一维向量更像单个数据
2.设置专门的数组对象，经过优化，可以提升这类应用的运算速度
3.NumPy底层由C完成，拥有C的高校

3.为什么采用数组对象进行数据分析

1.一般的数据中，同一个维度的数据的类型往往相同，所以采用数组有助于节省运算和存储空间

4.详细介绍ndarray：

1.ndarray是一个多维数组对象，由两部分构成：

    1.实际的数据
    2.描述这些数据的元数据(数据维度、数据类型等)

2.ndarray数组一般要求所有元素类型相同，数组下标从0开始

5.使用IPython编码示例：

1.安装IPython

1.命令行下输入 pip install IPython
2.安装完后输入ipython即可进入IPython

2.IPython的基本使用：

    1.IPython的提示符如上图所示，有In/Out + []组成，In代表用户输入，Out代表系统输出

3.编码实例：

    1.秩也可以理解为维度数量

4.ndarray对象的属性

5.ndarray的元素类型