NumPy学习心得

数据的csv文件存取

csv→一种常见文件格式。作用：用来存储批量数据。

写入csv的函数：

代码展示：

将整型转化为浮点型

录取csv文件

数据类型转化

局限性：只能有效存储一维和二维数组。

np.loadtxt()和np.savetxt()这两个函数只能有效存储和读取一维和二维数组。

多维度读取

利用的函数

三参：a.tpfile(frame,sep=",format=‘%s“)

四参：np.formfile（frame，dtype=float，count=-1，sep=”）

frame：文件，字符串。

sep=“：数据分割字符串，如果是空窜，写入文件为二进制。

format=‘%s“：写入数据的格式。

dtype=float：表示读取数据的类型。eg：dtype=np.int64

count=-1:表示读入整个文件

a.tofile()函数代码展示：

np.fromfile() 函数代码展示：

NumPy的便捷文件存取

函数的利用：np.save(frame,array)或np.savez(fname,array)或np.load(fname)

frame:文件名，以.npy为扩展名，压缩扩展名为.npz

代码展示：

NumPy随机数函数

np.random.rand（）函数代码展示：

np.random.randn（）函数代码展示：

np.random.randint（）代码展示：

np.random.seed()函数代码展示：

np.random.shuffle()函数代码展示：

np.random.permutation()函数代码展示：

choice函数的利用

代码展示：

代码展示：

sum求和函数代码展示：

mean（）求平均值函数代码展示：

average（）函数平均函数的代码展示：

import numpy as np

a = np.arange(20).reshape(4,5)

print(a)

e = np.average(a,axis=0,weights=[10,5,1,2]) #加权平均

h = np.average(a)

print(h)

print(e)

std（）函数求标准差函数代码展示：

var()函数求方差，代码展示：

代码展示：

结果展示：

np.random的梯度函数

只有函数np.gradient()表示计算数组中元素的梯度，当数组为多维时，返回每个梯度维度。

梯度：连续值之间的变化率，即斜率。

一维数组代码展示：

多维数组代码展示：

存入csv文件的方法

# 存入csv文件

list = [a ,b ,c]

f = open('文件名.csv','w',encoding='utf-8')

csv_writer = csv.writer(f)

csv_writer.writerow(list)