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【Python数据分析 - 5】：Numpy-数组的基本操作

文章目录

  • 数组的创建
        • 案例一：数组创建示例
        • 案例二：数组的修改
        • 案例三：创建固定范围的数组
        • 案例四：生成随机数
        • 案例五：创建随机数组
  • 正态分布
        • 案例一：生成随机正太分布
        • 案例二：创建标准正态分布
        • 案例三：随机生成500支股票2年的交易日涨跌幅数据
          • reshape：没有改变原来的形状，修改数据时数据量要匹配
          • resize：修改原来的形状
          • astype：修改类型
          • np.round：修改小数的位数
          • T：数组转换（转置）
        • 案例四：tostring() - 数值转换

数组的创建

案例一：数组创建示例

【Python数据分析 - 5】：Numpy-数组的基本操作_第1张图片

案例二：数组的修改

array：创建一个新的数组，修改原来数组中的数据时，不会修改新数组中的数据。
asarray：引用原来的数组。

【Python数据分析 - 5】：Numpy-数组的基本操作_第2张图片
【Python数据分析 - 5】：Numpy-数组的基本操作_第3张图片

案例三：创建固定范围的数组

【Python数据分析 - 5】：Numpy-数组的基本操作_第4张图片

案例四：生成随机数

【Python数据分析 - 5】：Numpy-数组的基本操作_第5张图片

案例五：创建随机数组

【Python数据分析 - 5】：Numpy-数组的基本操作_第6张图片

正态分布

案例一：生成随机正太分布

【Python数据分析 - 5】：Numpy-数组的基本操作_第7张图片

案例二：创建标准正态分布

【Python数据分析 - 5】：Numpy-数组的基本操作_第8张图片

案例三：随机生成500支股票2年的交易日涨跌幅数据

【Python数据分析 - 5】：Numpy-数组的基本操作_第9张图片

reshape：没有改变原来的形状，修改数据时数据量要匹配

【Python数据分析 - 5】：Numpy-数组的基本操作_第10张图片

resize：修改原来的形状

【Python数据分析 - 5】：Numpy-数组的基本操作_第11张图片

astype：修改类型

【Python数据分析 - 5】：Numpy-数组的基本操作_第12张图片

np.round：修改小数的位数

【Python数据分析 - 5】：Numpy-数组的基本操作_第13张图片

T：数组转换（转置）

T：把行列进行互换，相当于reshape，不能修改原来的形状

【Python数据分析 - 5】：Numpy-数组的基本操作_第14张图片

案例四：tostring() - 数值转换

tostring：将数值转换成bytes，比如数值想要保存在文件中，不能直接保存数值的类型。
当数据太多，jupyter会进行数组的输出限制。

【Python数据分析 - 5】：Numpy-数组的基本操作_第15张图片

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    1.卸载系统默认的mysql [root@localhost ~]# rpm -qa | grep mysql mysql-libs-5.1.66-2.el6_3.x86_64 mysql-devel-5.1.66-2.el6_3.x86_64 mysql-5.1.66-2.el6_3.x86_64 [root@localhost ~]# rpm -e mysql-libs-5.1
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