python資料分析學習之 numpy功能大綱

建立numpy

data=np.array([1,

2,3,

4,5])

改變資料型別

data2=data.astype(np.float)

data=np.zeros((2,

10))

asarray

將列表、元組轉換為陣列

arrange

根據開始值，結束值，和步長建立乙個陣列

ones,ones_like

zeros,zeros_like

empty,empty_like

eye,identity

建立對角線元素是1，其餘元素是0的二維陣列

diag

data3=np.diag([1,

23,5])

建立對角線是指定值，其餘元素是0的二維陣列

linspace

根據開始值，結束值，元素數量建立等差數列

logspace

根據開始值，結束值，元素數量和底數，建立等比數列

陣列的索引和切片

陣列的軸

依次加深，最開始的是最外層的維數

陣列的切片，前包括，後不包括

陣列變形，常用於影象大小改變

a=np.arange(

24).reshape((2,
3,4))

水平組合np.hstack((a,b)),np.stack()和np.concatenate()

也可以按照任何方向實現陣列的組合,axis=1

np.vsplit

np.hsplit

np.split

運算和通用函式

基礎運算

每個元素都加減乘除乙個數

a=a*

3

比較和邏輯運算子

維數相等

np.any(a>data3) 

and 
np.all(a

三角函式、指數函式等

簡單統計應用

生成正態分佈陣列

#

均值，標準差mu,
sigma=
0.0,
1.0a=np.random.normal(
loc=mu
,scale
=sigma
,size
=1000
)

計算均值，加權平均值，方差，標準差，最值，最值索引，全距（最大最小值差）…中值，和等

矩陣建立矩陣的方法

np.matrix()

np.mat()

標量乘法與陣列相同，矩陣與矩陣的乘法

a*b,np.dot(a,b)

基本操作

轉置，逆矩陣，

向量運算

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