numpy將所有數(shù)據(jù)變?yōu)?和1-python數(shù)據(jù)分析工具numpy

numpy將所有數(shù)據(jù)變?yōu)?和1_python數(shù)據(jù)分析?具numpyPython中沒有提供數(shù)組功能，雖然列表可以完成基本的數(shù)組功能，但并不是真正的數(shù)組，?且在數(shù)據(jù)量較?時，使?列表的速度回?常慢。因此，Numpy提供了真正的數(shù)組功能，以及對數(shù)據(jù)進?快速處理的函數(shù)。Numpy內(nèi)置函數(shù)處理數(shù)據(jù)的速度是C語?級別的，因此，盡量使?其內(nèi)置函數(shù)。numpy安裝Numpy安裝和普通的第三?庫安裝?樣，最常?的就是利?pip安裝：pipinstallnumpy如果你想做數(shù)據(jù)分析的話，還是建議安裝anaconda(Windows、macOS、Linux均可使?)，它是?個集成環(huán)境，包含了conda、Python在內(nèi)的超過180個科學(xué)包及其依賴項，?乎所有你?到的庫都已經(jīng)幫你安裝好了，同時如果需要其他的第三?庫要安裝，可以使?其中的conda便捷的安裝相應(yīng)庫以及依賴。Numpy基本操作基本屬性numpy包含很多??的屬性和?法，下?通過?個栗?說明?下?個它??的重要屬性。創(chuàng)建數(shù)組importnumpyasnpdata=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])#創(chuàng)建?維數(shù)組上?是最基本的創(chuàng)建數(shù)組?法，但是對于實際應(yīng)?中，它內(nèi)置的?些函數(shù)更為實?。例如：下?舉例展??下其中部分?法：基本操作Numpy的?個顯著特點就是它的?量化，使得對其操作是?向整個數(shù)組?不是各個元素，這就省去了很多開銷，具體實現(xiàn)交給更加?效的C來做。?量化對每個元素執(zhí)?相同的操作，例如常見的加減乘除等。特殊的，numpy中的“*”是數(shù)乘(按元素運算)，矩陣乘法?dot函數(shù)來表?，表?為c.dot(d)。numpy還有很多常?的內(nèi)置?法，例如求和等。importnumpyasnpnp.random.random((2,3))#創(chuàng)建?個元素值為0-1之間的隨機數(shù)的2*3的矩陣data=np.array([2,3,4,6,1,7,9])data.sum()#求數(shù)組所有元素上述操作的對象為?維數(shù)組，那么對于?維或者多維數(shù)組來說，也有?些常?的操作。多維數(shù)組可以通過?動創(chuàng)建(np.array)，或者通過內(nèi)置函數(shù)設(shè)置數(shù)組結(jié)果(np.zeros等)，除此之外還有?個特殊的?法，就是利?reshape修改數(shù)組的結(jié)構(gòu)。上述的求和，求極值等?法在多維數(shù)組中也可以通過設(shè)置axis參數(shù)來靈活操作。axis表?多維數(shù)組中的軸。說到reshape，那就集中說?下數(shù)組的變形。data.reshape((x,y))#將原數(shù)組變?yōu)閤?y列data.resize((x,y))#resize與reshape不同之處在于，resize改變數(shù)組本?data.ravel()#將多維數(shù)組展平為?維數(shù)組的索引切?。?于索引切?操作，其實是和python中的列表?致的，不贅述。data[x:y:z]#表?從下標x到y(tǒng)-1中按步長z取元素?播也是numpy中常?的知識。也許?較抽象，畫圖說明?下。圖中A為2*3的矩陣，B是?維的，若要相加必須調(diào)整為相同結(jié)構(gòu)。根據(jù)第?條規(guī)則，在左側(cè)再添加維度得B(1,3)，根據(jù)規(guī)則?，將對應(yīng)維度上的元素為?的補齊，則完全復(fù)制?份B拼接在下?，形成維度相同的兩個矩陣再進?相加運算。若將所有??為1的維度補齊后，兩數(shù)組仍維度不同，那么不能進?計算。給個例??家可以琢磨?下：A(2,5