numpy 随机数_数据分析numpy基础看着一篇就够了
1,Numpy基礎(chǔ)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
2,Numpy通用函數(shù)
3,Numpy索引及切片
4,Numpy隨機(jī)數(shù)
5,Numpy數(shù)據(jù)的輸入輸出
1,Numpy基礎(chǔ)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
NumPy數(shù)組是一個多維數(shù)組對象,稱為ndarray。其由兩部分組成:
① 實際的數(shù)據(jù)
② 描述這些數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)
[1 2 3 4 5 6 7]1
(7,)
7
int32
4
Out[1]:
array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])# 創(chuàng)建數(shù)組:array()函數(shù),括號內(nèi)可以是列表、元祖、數(shù)組、生成器等
# 創(chuàng)建數(shù)組:arange(),類似range(),在給定間隔內(nèi)返回均勻間隔的值。
# 創(chuàng)建數(shù)組:linspace():返回在間隔[開始,停止]上計算的num個均勻間隔的樣本。
# 創(chuàng)建數(shù)組:zeros()/zeros_like()/ones()/ones_like()
[ 0. 0. 0. 0. 0.] float64[[0 0]
[0 0]] int32
------
[[0 1 2 3 4]
[5 6 7 8 9]]
[[0 0 0 0 0]
[0 0 0 0 0]]
------
[ 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
[[[ 1. 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1. 1.]]
[[ 1. 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1. 1.]]]
[[1 1 1 1 1]
[1 1 1 1 1]]
# 創(chuàng)建數(shù)組:eye()
ndarray的數(shù)據(jù)類型
bool 用一個字節(jié)存儲的布爾類型(True或False)
inti 由所在平臺決定其大小的整數(shù)(一般為int32或int64)
int8 一個字節(jié)大小,-128 至 127
int16 整數(shù),-32768 至 32767
int32 整數(shù),-2 ** 31 至 2 ** 32 -1
int64 整數(shù),-2 ** 63 至 2 ** 63 - 1
uint8 無符號整數(shù),0 至 255
uint16 無符號整數(shù),0 至 65535
uint32 無符號整數(shù),0 至 2 ** 32 - 1
uint64 無符號整數(shù),0 至 2 ** 64 - 1
float16 半精度浮點數(shù):16位,正負(fù)號1位,指數(shù)5位,精度10位
float32 單精度浮點數(shù):32位,正負(fù)號1位,指數(shù)8位,精度23位
float64或float 雙精度浮點數(shù):64位,正負(fù)號1位,指數(shù)11位,精度52位
complex64 復(fù)數(shù),分別用兩個32位浮點數(shù)表示實部和虛部
complex128或complex 復(fù)數(shù),分別用兩個64位浮點數(shù)表示實部和虛部
2,Numpy通用函數(shù)
# 數(shù)組形狀:.T/.reshape()/.resize()
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9][0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
[[ 1. 1.]
[ 1. 1.]
[ 1. 1.]
[ 1. 1.]
[ 1. 1.]]
[[ 1. 1. 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1. 1. 1.]]
------
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
[[0 1 2 3 4]
[5 6 7 8 9]]
[[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]]
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]
------
[[0 1 2 3]
[4 0 1 2]
[3 4 0 1]]
# 數(shù)組的復(fù)制
# 數(shù)組類型轉(zhuǎn)換:.astype()
# 數(shù)組堆疊
# 數(shù)組拆分?
# 數(shù)組簡單運(yùn)算
3,Numpy索引及切片
# 基本索引及切片
[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19]4
[3 4 5]
----------------------------------------------------
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]
[12 13 14 15]] 數(shù)組軸數(shù)為2
[ 8 9 10 11] 數(shù)組軸數(shù)為1
9
[[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]] 數(shù)組軸數(shù)為2
10
[[1 2 3]
[5 6 7]]
----------------------------------------------------
[[[0 1]
[2 3]]
[[4 5]
[6 7]]] 數(shù)組軸數(shù)為3
[[0 1]
[2 3]] 數(shù)組軸數(shù)為2
[0 1] 數(shù)組軸數(shù)為1
1 數(shù)組軸數(shù)為0
# 布爾型索引及切片
[[ 0 1 2 3][ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]
[ True False True]
[ True True False False]
[[ 0 1 2 3]
[ 8 9 10 11]]
[[0 1]
[4 5]
[8 9]]
[[False False False False]
[False False True True]
[ True True True True]]
[ 6 7 8 9 10 11]
# 數(shù)組索引及切片的值更改、復(fù)制
4,Numpy隨機(jī)數(shù)
numpy.random包含多種概率分布的隨機(jī)樣本,是數(shù)據(jù)分析輔助的重點工具之一
# 隨機(jī)數(shù)生成
5,?Numpy數(shù)據(jù)的輸入輸出
numpy讀取/寫入數(shù)組數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)
總結(jié)
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