Numpy是最早用于數(shù)值計(jì)算的庫(kù)，主要用于矩陣相關(guān)的運(yùn)算。主要針對(duì)多維數(shù)組（Ndarray）的科學(xué)計(jì)算。為方便使用，在Numpy上開(kāi)發(fā)了Pandas。Pandas是常用的處理excel表格的數(shù)值計(jì)算庫(kù)。在基于Numpy的主要針對(duì)數(shù)據(jù)框（DataFrame）和序列（Series）的科學(xué)計(jì)算。

本文展開(kāi)對(duì)Numpy的學(xué)習(xí)。

0.數(shù)組生成

1.數(shù)組的基本屬性

數(shù)組的基本屬性主要包括：形狀、大小、類型、維數(shù)。

形狀：arr.shape

大小：arr.size

類型：arr.dtype

維數(shù)：arr.ndim

2.數(shù)組數(shù)據(jù)選取

2.1一維數(shù)組選取

取第n個(gè)數(shù)：arr[n-1]

取最后一個(gè)數(shù)：arr[-1]

取第n~m的數(shù)：arr[n,m+1] *后推一位數(shù),左閉右開(kāi)

取n以后的數(shù)：arr[n:]

取n以前的數(shù)：arr[:n]

取n到倒數(shù)m位置：arr[n:-m]

取大于v的元素：arr[arr>3]

2.2多維數(shù)組選取

取第n行：arr[n-1]

取第n和n+1行：arr[n-1,n+1]

取第n行以前的行：arr[:n-1]

取第n列：arr[:,n-1]

取n~m列：arr[:,n-1:m-1]

取n列之前的列：arr[:,:n-1]

取n列之后的列：arr[:,n-1:]

取n~m行、p~q列：arr[n-1:m,p-1,q]

3.數(shù)據(jù)預(yù)處理

3.1數(shù)組類型轉(zhuǎn)換

轉(zhuǎn)float類型：arr.astype(np.float64)

轉(zhuǎn)str類型：arr.astype(np.string_)

3.2缺失值處理

step1：判斷是否含有缺失值，將缺失值找出

np.isnan(arr)

step2：對(duì)缺失值進(jìn)行填充

arr[np.isnan(arr)]=0

3.3重復(fù)值處理

arr.unique()

4.數(shù)組重塑

4.1一維數(shù)組重塑

arr.reshape(n,m)

4.2多維數(shù)組重塑

arr.reshape(n,m)

4.3數(shù)組轉(zhuǎn)置

arr.T

5.數(shù)組合并

5.1橫向合并-

concatenate方法：np.concatenate([arrr1,arr2],axis=1)

hstack方法：np.hstack((arr1,arr2))

column_stack方法：np.column_stack((arr1,arr2))

5.2縱向合并-

concatenate方法：np.concatenate([arrr1,arr2],axis=0)

hstack方法：np.vstack((arr1,arr2))

row_stack方法：np.column_stack((arr1,arr2))

6.常用數(shù)據(jù)分析函數(shù)

6.1元素級(jí)函數(shù)--

元素級(jí)函數(shù)就是針對(duì)數(shù)組中的每個(gè)元素執(zhí)行相同的函數(shù)操作

以下為主要函數(shù)：

np.square(arr)

np.sqrt(arr)

6.2描述統(tǒng)計(jì)函數(shù)--

描述統(tǒng)計(jì)函數(shù)是對(duì)整個(gè)numpy數(shù)組或者某條軸的數(shù)據(jù)擊姓統(tǒng)計(jì)運(yùn)算。

以下為主要函數(shù)：

arr.sum(axis=1)

6.3條件函數(shù)--

np.where(condition,x,y)

類似于excel中的if(condition,True,Flase)函數(shù)，若條件為真則返回x，若為假返回y。

np.where(arr>60,'及格','不及格')

6.4集合關(guān)系--

每個(gè)數(shù)組都都可當(dāng)作集合，幾何關(guān)系就是兩數(shù)組之間的關(guān)系，主要有包含、交集、并集、差集四種。

包含：np.inld(arr1,arr2)

交集：np.intersectld(arr1,arr2)

并集：np.unionld(arr1,arr2)

差集：np.setdiffld(arr1,arr2)

超強(qiáng)干貨來(lái)襲 云風(fēng)專訪：近40年碼齡，通宵達(dá)旦的技術(shù)人生

總結(jié)

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