python数据分析Numpy库的常用操作
numpy库的引入：import numpy as np1、numpy对象基础属性的查询
lst = [, ]
def numpy_type():
print(type(lst))
data = np.array(lst, dtype=np.float64)# array将数组转为numpy的数组
# bool,int,int8,int16,int32,int64,int128,uint8,uint32,
# uint64,uint128,float16/32/64,complex64/128
print(type(data))# 数据类型
print(data.shape)# 几行几列
print(data.ndim)# 空间维数
print(data.dtype)# 元素类型
print(data.itemsize)# 元素所占字节
print(data.size)# 元素总数2、numpy的数组的常用操作
def numpy_array():
# 输出2行4列的全0的numpy的array数组
print(np.zeros())# 一般用于数据初始化
# 输出3行5列的全1的numpy的array数组
print(np.ones())
# 随机数
print(np.random.rand(2, 4))# 生成2行4列的随机数矩阵,此时默认元素大小在0到1
print(np.random.rand())# 打印一个随机数,此时默认元素大小在0到1
print(np.random.rand(1, 10, 3))# 三个参数分别对应x、y、z轴,表示三维矩阵
# 与rand不同randint的三个参数表示范围[1,10)内的3个元素的一维数组
print(np.random.randint(1, 10, 3))
print(np.random.randint(1, 10))# randint必须传入参数范围，这表示返回一个范围内的随机数
print(np.random.randn())# 返回一个标准正态分布的随机数
print(np.random.randn(2, 4))# 返回2行4列符合标准正态发布的随机数
print(np.random.choice())# 从可迭代数组中随机返回一个
print(np.random.beta(1, 10, 100))# 随机生成里符合beta发布的100元素的一维数组
lst1 = np.array()
lst2 = np.array()
# 直接操作
print(lst2 + lst1)
print(lst2 - lst1)
print(lst2 / lst1)
print(lst2 * lst1)
print(lst2 ** lst1)# 平方
# 点乘
print(np.dot(lst1.reshape(), lst2.reshape()))
# 追加
print(np.concatenate((lst2, lst1), axis=0))# 0水平追加,1竖向追加
print(np.vstack((lst2, lst1)))# 竖向追加
print(np.hstack((lst2, lst1)))# 水平追加
# 分裂
print(np.split(lst2, 2))# 分成2份
# 拷贝
print(np.copy(lst2))3、numpy常用数据操作方法
def numpy_handle():
print(np.arange(1, 11))# 生成[1,11)里的整数的一维数组,默认按1递增
print(np.arange(1, 11).reshape())# reshape方法可以将矩阵重构为x行y列的矩阵
print(np.arange(1, 11).reshape())# 也可以使用缺失值-1实现相同的效果
data = np.arange(1, 11).reshape()
print(np.exp(data))# 自然指数e的指数操作
print(np.exp2(data))# 自然指数e的平方操作
print(np.sqrt(data))# 开方操作
print(np.sin(data))# 三角函数
print(np.log(data))# 对数操作
print(data.max())# 最大值
print(data.min())# 最小值4、numpy里axis的理解
def numpy_axis():
data = np.array([
[,
],
[,
],
[,
]
])
# axis从外而内的渗入，值越大渗透入层数越多，最大为n-1
# axis=0,表示从外而内n+1层，即1进行解析
print(data.sum(axis=2))# 求和#这里渗入了3层
print(data.max(axis=1))# 获取最大值
print(data.min(axis=0))# 获取最小值5、numpy里常用的线性代数计算
这里记得引入依赖：
from numpy.linalg import *# 引入线性方程组的依赖def numpy_line():
from numpy.linalg import *# 引入线性方程组的依赖
print(np.eye(3))# 阶级为3的单位矩阵
lst3 = np.array([,
])
print(inv(lst3))# 逆矩阵
print(lst3.transpose())# 转置矩阵
print(det(lst3))# 行列式
print(eig(lst3))# 体征值和体征向量，第一个表示体征值，第二个表示体征向量
y = np.array([, ])
print(solve(lst3, y))# 求解线性矩阵方程了解更多参考官方手册：NumPy 参考手册 | NumPy 中文
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