Pytho之数据分析与展示——单元1 Numpy库如门

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文章目录

• 前言
• 一、数据维度
• 二、关于Numpy库
• • 1.浅浅了解一下
  • 2.引用Numpy库
  • **别名可以省略或更改，你要喜欢, 换成刘亦菲都可以，但为了跟你一起编程的人不你，还是用简单的np吧！**
  • 3.多维数组对象：ndarray
  • • (1)优点
    • (2)构成
    • (3)元素类型
    • (4).创建
    • (5).变换
    • • 维度变换
      • 元素类型变换
    • (5)操作
    • • 索引，切片（与python类似）
      • 运算
• 总结

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前言

这一部分是我学习Mooc课程整理出来的笔记，想要原版课程和PPT可转至：
Mooc 北京理工大学Python数据分析与展示

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提示：以下是都是本人在自学Mooc课程过程中整理出来的笔记，如发现错误请及时私信或评论，下面案例可供参考

一、数据维度

eg：

1. 一维数据：
   

2. 二维数据：

二、关于Numpy库 1.浅浅了解一下

总之，非常非常重要。

2.引用Numpy库

import numpy as np # np为别名

别名可以省略或更改，你要喜欢,
换成刘亦菲都可以，但为了跟你一起编程的人不你，还是用简单的np吧！ 3.多维数组对象：ndarray (1)优点

-可以当做单个数据处理
eg:直接作用于列表，相当于作用与元素

• 基础是由C语言搭建，结果嘛就是快~
  
• 数组元素的数据类型相同，便于电脑提前计算好预留空间

(2)构成

• 数组下标从0开始
• 属性（元数据）
  

(3)元素类型

(4).创建

• 从列表，元组等创建，还可列表元组混合创建
  python根据数据情况自己决定：

a = np.array([0,1,2,3]) #从列表创建
b = np.array((4,5,6,7)) #从元组创建

指定类型：

-函数创建

根据某一个数组形状：

其他：

linspace函数中，endpoint变量默认为Ture（包含结束值），反之。。。

(5).变换 维度变换

应用函数时，应注意会不会影响原数据

元素类型变换

• 一般：new_type: np.float，np.int
• 变成列表
  

(5)操作 索引，切片（与python类似）

• 用 ：切片，1：3，表示第2行到第3行，不包括尾值

运算

-可作用自己的每一个元素
标量运算：

函数：


-两个数组

总结

以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了Numpy库的基本使用，更高级的应用请期待下一期~