02 資料分析 numpy的使用

名稱

描述bool

布林型資料型別（true 或者 false）

int預設的整數型別（類似於 c 語言中的 long，int32 或 int64）

intc

與 c 的 int 型別一樣，一般是 int32 或 int 64

intp

用於索引的整數型別（類似於 c 的 ssize_t，一般情況下仍然是 int32 或 int64）

int8

位元組（-128 to 127）

int16

整數（-32768 to 32767）

int32

整數（-2147483648 to 2147483647）

int64

整數（-9223372036854775808 to 9223372036854775807）

uint8

無符號整數（0 to 255）

uint16

無符號整數（0 to 65535）

uint32

無符號整數（0 to 4294967295）

uint64

無符號整數（0 to 18446744073709551615）

float_

float64 型別的簡寫

float16

半精度浮點數，包括：1 個符號位，5 個指數字，10 個尾數字

float32

單精度浮點數，包括：1 個符號位，8 個指數字，23 個尾數字

float64

雙精度浮點數，包括：1 個符號位，11 個指數字，52 個尾數字

complex_

complex128 型別的簡寫，即 128 位複數

complex64

複數，表示雙 32 位浮點數（實數部分和虛數部分）

complex128

複數，表示雙 64 位浮點數（實數部分和虛數部分）

1、建立

import numpy as np

t1 = np.arange(4)
t2 = np.array(range(4))
# 改變形狀
t3 = np.arange(8).reshape(2,4)
t4 = np.arange(24).reshape(2,3,4)
print(t1)
print("*"*100)
print(t2)
print("*"*100)
print(t3)
print("*"*100)
print(t4)

2、計算

numpy運算採用的是廣播機制

print(t1+t2)

print("*"*100)
print(t1*t2)
print("*"*100)
print(t1+t3)
print("*"*100)
print(t1+t4)

3、讀取檔案

import numpy as np

file_path = "test.csv"
t1 = np.loadtxt(file_path,delimiter=",",dtype="int")
print(t1)
print("*"*100)
#獲取第二行
print(t1[1])
print("*"*100)
#獲取第三行之後的
print(t1[2:])
print("*"*100)
#獲取第二行，第四行，第三列之後的資料
print(t1[[1,3],2:])
print("*"*100)
# #獲取多個不相鄰的點 獲取座標,,的資料
print(t1[[0,1,2],[0,2,3]])

3、數值修改

# 將t1中所有小於5的值修改為0

t1[t1<5] = 0
print(t1)
print("*"*100)
# 將t1中所有小於5的值修改為1,其他修改為2
t2 = np.where(t1<5,1,2)
print(t2)
print("*"*100)
# 將t1中 小於3的替換為3 ，大於7的替換為7
print(t1.clip(3,7))

3、numpy中的nan

nan是float型別的

1、兩個nan是不相等的

np.nan != np.nan  # true

np.count_nonzero(t1!=t1)

np.isnan(t1[1,3])

資料分析 numpy 02 建立陣列

import numpy as np 方法有 1.array def array p object,dtype none,copy true,order k subok false,ndmin 0 eg a1 np.array 1 2,3 4 a2 np.array 1,2 3,4 print a1...

資料分析 numpy的基本使用

numpy是高效能科學計算和資料分析的基礎包。它是pandas等其他各種工具的基礎。numpy的主要功能 python中操作方式 也可以通過安裝anaconda軟體操作，裡面包含 numpy,pandas以及matplotlib多個庫 本片文章是在anaconda3中執行！anaconda安裝及建立...

numpy資料分析

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