Python資料分析 Numpy學習筆記

建立

import numpy as np

np.array([1,2,3,4])
np.array([1,2,3,4,],[5,6,7,8])
np.zeros(8)
np.zeros(3,4)
np.ones(4)
np.one_like([1,2,3,4])
np.empty((2,2,2))
np.arange(10)

屬性資料型別

型別轉換

attr1.astype(np.float64)  # np.float64和'float64'都可以

attr1.astype('string_')
attr1.astype('int32')

arr1 = np.arrary(9)

arr.reshape((3,3))
arr.reshape((3, -1)) # -1根據資料資料本身/3決定

3種變換(資料重塑)都不會修改原陣列

arr1 = np.arrage(12).reshape(3, 4)

arr2 = np.arrange(12,24).reshape(3,4)
np.concatenate([arr1, arr2], axis=0) # 相當於np.vstack([arr1, arr2])
np.concatenate([arr1, arr2], axis=1) # 相當於np.hstack([arr1, arr2])
np.split(arr1, [2, 4])

arr1 = np.arange(12).reshape(3,4)

arr1.transpose((1,0)) # 相當於 arr1.t
arr2 = np.arrage(16).reshape(2,2,4)
arr2.swapaxes(1,2) # 交換y,z軸

arr1 = np.random.randint(100, 200, size=(5,4))

np.random.randn(2,3,5)
np.random.normal(4,5,size=(3,5))
np.random.permutation(arr1)
np.random.shuffle(arr1)

arr1 = np.array([1, 2, 3])

arr1 * 10
arr1 * arr1
arr1 - arr1

可以指定axis軸

統計運算

集合運算

線性代數

arr1 = np.loadtxt('1.csv', delimiter=',')

python資料分析之Numpy

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