Python数据分析与应用学习笔记1

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1.NumPy 数组对象 ndarray

创建数组对象

1．数组属性：ndarray（数组）是存储单一数据类型的多维数组。

2．数组创建
numpy.array(object, dtype=None, copy=True, order=‘K’,subok=False, ndmin=0)

使用 arange 函数创建数组

3.创建数组并查看数组属性


4.重新设置数组的 shape 属性

数组数据类型转换

生成随机数

random模块常用随机数生成函数

通过索引访问数组

一维数组的索引

三个参数则分别表示：开始、结果、步长（前闭后开）

多维数组的索引

展平数组

使用ravel函数展平数组

使用flatten函数展平数组

组合数组

使用hstack函数实现数组横向组合：np.hstack((arr1,arr2))
使用vstack函数实现数组纵向组合：np.vstack((arr1,arr2))
使用concatenate函数实现数组横向组合：np.concatenate((arr1,arr2),axis = 1))
使用concatenate函数实现数组纵向组合：np.concatenate((arr1,arr2),axis = 0))

切割数组

使用hsplit函数实现数组横向分割： np.hsplit(arr1, 2)
使用vsplit函数实现数组纵向分割： np.vsplit(arr, 2)
使用split函数实现数组横向分割： np.split(arr, 2, axis=1)
使用split函数实现数组纵向分割： np.split(arr, 2, axis=0)

2.NumPy 矩阵与通用函数

创建与组合矩阵

使用mat函数创建矩阵： matr1 = np.mat(“1 2 3;4 5 6;7 8 9”)
使用matrix函数创建矩阵：matr2 = np.matrix([[123],[456],[789]])
使用bmat函数合成矩阵：np.bmat(“arr1 arr2; arr1 arr2”)

矩阵的运算

矩阵与数相乘：matr13
矩阵相加减：matr1±matr2
矩阵相乘：matr1matr2
矩阵对应元素相乘：np.multiply(matr1,matr2)
矩阵特有属性：

3.NumPy 统计分析

读取文本格式的数据

savetxt函数是将数组写到某种分隔符隔开的文本文件中。
np.savetxt("…/tmp/arr.txt", arr, fmt="%d", delimiter=",")

loadtxt函数执行的是把文件加载到一个二维数组中。
np.loadtxt("…/tmp/arr.txt",delimiter=",")

genfromtxt函数面向的是结构化数组和缺失数据。
np.genfromtxt("…/tmp/arr.txt", delimiter = “,”)

直接排序

sort函数是最常用的排序方法。 arr.sort()

sort函数也可以指定一个axis参数，使得sort函数可以沿着指定轴对数据集进行排序。axis=1为沿横轴排序； axis=0为沿纵轴排序。

间接排序

argsort函数返回值为重新排序值的下标。 arr.argsort()

去重与重复数据

lexsort函数返回值是按照最后一个传入数据排序的。 np.lexsort((a,b,c))
通过unique函数可以找出数组中的唯一值并返回已排序的结果。
tile函数主要有两个参数，参数“A”指定重复的数组，参数“reps”指定重复的次数。
np.tile(A，reps)
repeat函数主要有三个参数，参数“a”是需要重复的数组元素，参数“repeats”是重复次数，参数“axis”指定沿着哪个轴进行重复，axis = 0表示按行进行元素重复；axis = 1表示按列进行元素重复。
numpy.repeat(a, repeats, axis=None)
这两个函数的主要区别在于，tile函数是对数组进行重复操作，repeat函数是对数组中的每个元素进行重复操作。

常用的统计函数

当axis=0时，表示沿着纵轴计算。当axis=1时，表示沿着横轴计算。默认时计算一个总值。