摘要：有損的提取資料特徵
%run 執行py程式
%time statement 給出**執行時間
%timeit statement 多次執行**給出平均時間
高維資料：字典型別或者資料表示格式
dict
=
import numpy as np
defnpsum()
: a=np.array([0
,1,2
,3,4
])b=np.array([9
,8,7
,6,5
])c=a**
2+b**
3return c
print
(npsum())
'''[729 513 347 225 141]'''
描述.nparray
物件的屬性
.ndim
$12.ndim
秩，即軸的數量或維度的數量
.shape ndarray
物件的尺度，對於矩陣，n行m列
.size ndarray
物件元素的個數，相當於.shape中n*m的值
.dtype ndarray
物件的元素型別itemsize ndarray物件中每個元素的大小，以位元組為單位
（1）從python中的列表、元組等型別建立ndarray陣列
x=np.array(list/tuple)
x=np.array(list/tuple,dtype=np.float32)
（2）使用numpy中函式建立ndarray陣列，如：arange，ones，zeros等函式
說明np.arange（n）
類似range0函式，返回ndarray型別，元素從0到n-1(預設生成整型)
np.ones（shape）
根據shape生成乙個全1陣列，shape是元組型別(預設生成浮點型)
np.zeros（shape）
根據shape生成乙個全0陣列，shape是元組型別(預設生成浮點型)
np.full（shape，val）
根據shape生成乙個陣列，每個元素值都是val
np.eye（n）
建立乙個正方的n*n單位矩陣，對角線為1，其餘為0
（3）使用numpy中其他函式建立ndarray陣列函式
說明np.linspace（）
根據起止資料等間距地填充資料，形成陣列
np.concatenate（）
將兩個或多個陣列合併成乙個新的陣列
python資料分析與展示 一
本文是中國大學mooc中北京理工大學的python系列專題講座的python資料分析與展示的筆記 使用 matplotlib.pyplot是繪製各類視覺化的圖形命令子庫,相當於快捷方式 引入庫檔案 import matplotlib.pyplot as plt示例 import matplotlib...
資料分析和展示
匯入matplotlib中的pyplot import matplotlib.pyplot as plt 為了使matplotlib圖形能夠內聯顯示 matplotlib inline 匯入詞云庫 from wordcloud import wordcloud,imagecolorgenerator...
Python資料分析與處理 一
目錄 前言 為了幫助廣大考生和家長了解高考歷年的錄取情況，很多 都彙總了各省市的錄取控制分數線，為廣大考生填報志願提供參考。因受多種因素影響，每年的分數線或多或少會有一些變動。採集北程式設計客棧京2006 2019年的資訊。使用python的pandas庫完成以下資料分析。包含三部分內容 從 爬取，...