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安裝及建立專案教程：

建立ndarray：np.array()

ndarray是多維陣列，與列表的區別是：

常用屬性:

**示例：

ndarray資料型別：dtype： 

●布林型：bool_ 
●整型：int_ int8 int16 int32 int64 
●無符號整型：uint8 uint16 uint32 uint64 
●浮點型：float_ float16 float32 float64
●複數型：complex_ complex64 complex128

建立ndarray：

●array() 將列表轉換為陣列，可選擇顯式指定dtype
●arange() range的numpy版，支援浮點數
●linspace() 類似arange()，第三個引數為陣列長度
●zeros() 根據指定形狀和dtype建立全0陣列
●ones() 根據指定形狀和dtype建立全1陣列
●empty() 根據指定形狀和dtype建立空陣列（隨機值）

-**示例：

●a= np.array([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9])
●a2 = np.array([[0,1,2,3,4],[5,6,7,8,9],[10,11,12,13,14]])
-陣列和標量之間的運算
●a+1 a*3 1//a a**0.5
-同樣大小陣列之間的運算
●a+b a/b a**b
-陣列的索引
●一維陣列：a[5] --> #5 
●多維陣列：
●列表式寫法：a2[2][3] --> #13 
-陣列的切片
●一維陣列：a[5:8] 　　--> # array([5,6,7]) 　
a[:3] = 1 --> # array([1,1,1,3,4,5,6,7,8,9])
●二維陣列：a2[1:2, :4] --> # array([[5, 6, 7, 8]])　　
a2[:,:1] --> # array([[0],[5],[10]])
a2[:,1] --> # array([1,6,11])
-與列表不同，陣列切片時並不會自動複製，在切片陣列上的修改會影響原陣列。 
●【解決方法： copy（）】

問題：給乙個陣列，選出陣列中所有大於5的數。

答案：a[a>5]
原理：a>5會對a中的每乙個元素進行判斷，返回乙個布林陣列
布林型索引：將同樣大小的布林陣列傳進索引，會返回乙個由所有true對應位置的元素的陣列
問題2：給乙個陣列，選出陣列中所有大於5的偶數。
答案：a[(a>5) & (a%2==0)]
原理：此處不能用and,and為關鍵字；&為運算子，表示與的意思
問題3：給乙個陣列，選出陣列中所有大於5的數或偶數。
答案：a[(a>5) | (a%2==0)]
原理：此處 |表示或的意思
備註：~表示非的意思

問題1：對於乙個陣列，選出其第1，3，4，6，7個元素，組成新的二維陣列。

●答案：a[[1,3,4,6,7]]
問題2：對乙個二維陣列，選出其第一列和第三列，組成新的二維陣列。
●答案：a[:,[1,3]]
問題3: 已知 a2 = np.array([[0,1,2,3,4],[5,6,7,8,9],[10,11,12,13,14]])，想要獲取新的陣列array([[1,3],[11,13]])該怎麼切？
●答案： a2[[0,2],:][:,[1,3]] 
●備註：切勿兩邊同時花式索引，a2[[0,2],[1,3]]，得出 array([ 1, 13])

九、numpy：數學和統計方法

常用函式：

●sum 求和
●mean 求平均數
●std 求標準差
●var 求方差
●min 求最小值
●max 求最大值
●argmin 求最小值索引
●argmax 求最大值索引

常用函式

●rand 給定形狀產生隨機數組（0到1之間的數）
●randint 給定形狀產生隨機整數
●choice 給定形狀產生隨機選擇
●shuffle 與random.shuffle相同
●uniform 給定形狀產生隨機數組

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...

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