【Python】数据分析:numpy的常用方法

简介: 【Python】数据分析:numpy的常用方法

1 - 基本语法01

array.astype(int/float):将数组里面数据设置为()里面的类型

np.eye(n):创建一个n维的单位数组

np.ones(n,m):创建一个n×m的数值为1的数组

np.zeros(n,m):创建一个n×m的数值为0的零数组

np.argmax(arr,axis=n):arr数组n轴上最大值的索引值

np.argmin(arr,axis=n):arr数组n轴上最小值的索引值

arr[arr==n] = m:arr数组数值为n的数赋值为m

import numpy as np
# 3行4列的零矩阵数组
t1 = np.zeros((3,4))
print(t1)
# 3行4列的1矩阵数组
t2 = np.ones((3,4))
print(t2)
# 秩为4的单位矩阵
t3 = np.eye(4)
print(t3)
# 指定轴最大值的索引
print(np.argmax(t3,axis=0))
# 反方向赋值
t3[t3==1]=-1
print(t3)
# 指定轴最小值的索引
print(np.argmin(t3,axis=0))

0S`%$QEU@($NIGQET4)UUP6.png

result01.png

2 - 关于分布的基础语法

np.random.rand(n,m):n行m列的0-1的随机数数组

np.random.randint(n,m,(size):形状为size的low=n,high=m的随机数组

np.random.randn(size)`***:形状为size的正态分布的随机数组 ***`np.random.normal(n,m,(size))`***:形状为size的均值为n,标准差为m的随机数组 ***`np.random.uniform(low,high,(size))`***:形状为size的min=low,max=high的服从均匀分布随机数组 ***:

8H5E[{@4MEAD[JR3_MWCEMM.png

随机分布 random distribution.png


GH9XC{[[[UF`)8RM3U[TVOS.png

正态分布normal distribution.png

import numpy as np
# 随机分布
t1 = np.random.rand(2,3)
print(t1)
# min为2,max为6的2行4列的整数数组
t2 = np.random.randint(2,6,(2,4))
print(t2)
# 2行5列的值服从标准正态分布的数组
t3 = np.random.randn(2,5)
print(t3)
# 2行4列的值服从均匀分布的数组
t4 = np.random.uniform(2,4,(2,4))
print(t4)
# 2行4列的值服从均值为2,标准差为6正态分布的数组
t5 = np.random.normal(2,6,(2,4))
print(t5)
# 随机种子
np.random.seed(10)
t6 = np.random.randint(2,10,(2,6))
print(t6)

PE`H21N9KM4HQJXA]8(($2T.png

result02.png

3-numpy中的view和copy

6GVJDFPTHCWQU)~TH`4QXAC.png

目录
相关文章
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 数据挖掘
使用Python进行数据分析的入门指南
本文将引导读者了解如何使用Python进行数据分析,从安装必要的库到执行基础的数据操作和可视化。通过本文的学习,你将能够开始自己的数据分析之旅,并掌握如何利用Python来揭示数据背后的故事。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 数据挖掘
使用Python进行数据分析的入门指南
【10月更文挑战第42天】本文是一篇技术性文章,旨在为初学者提供一份关于如何使用Python进行数据分析的入门指南。我们将从安装必要的工具开始,然后逐步介绍如何导入数据、处理数据、进行数据可视化以及建立预测模型。本文的目标是帮助读者理解数据分析的基本步骤和方法,并通过实际的代码示例来加深理解。
84 3
|
28天前
|
数据采集 SQL 数据挖掘
电商数据分析的方法
电商数据分析涵盖从业务需求理解到数据呈现的全流程。初学者应循序渐进,掌握数据清洗、转换等技能,Python是重要工具。社交媒体营销分析关注用户参与度和KOL影响。实战教程如《2019电商数据分析师实战项目》提供Excel、SQL及Tableau应用案例,帮助巩固理论知识。代码示例展示了如何使用Pandas和SQLAlchemy进行销售数据分析,计算转化率。 (注:联系方式和感谢语已省略以符合要求)
电商数据分析的方法
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
数据分析的 10 个最佳 Python 库
数据分析的 10 个最佳 Python 库
160 4
数据分析的 10 个最佳 Python 库
|
3月前
|
存储 数据可视化 数据挖掘
使用Python进行数据分析和可视化
本文将引导你理解如何使用Python进行数据分析和可视化。我们将从基础的数据结构开始,逐步深入到数据处理和分析的方法,最后通过实际的代码示例来展示如何创建直观的数据可视化。无论你是初学者还是有经验的开发者,这篇文章都将为你提供有价值的见解和技巧。让我们一起探索数据的世界,发现隐藏在数字背后的故事!
121 5
|
3月前
|
存储 数据可视化 数据挖掘
Python数据分析项目:抖音短视频达人粉丝增长趋势
Python数据分析项目:抖音短视频达人粉丝增长趋势
|
3月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
机器学习在医疗诊断中的前沿应用,包括神经网络、决策树和支持向量机等方法,及其在医学影像、疾病预测和基因数据分析中的具体应用
医疗诊断是医学的核心,其准确性和效率至关重要。本文探讨了机器学习在医疗诊断中的前沿应用,包括神经网络、决策树和支持向量机等方法,及其在医学影像、疾病预测和基因数据分析中的具体应用。文章还讨论了Python在构建机器学习模型中的作用,面临的挑战及应对策略,并展望了未来的发展趋势。
221 1
|
3月前
|
数据采集 存储 数据可视化
Python数据分析:揭秘"黑神话:悟空"Steam用户评论趋势
Python数据分析:揭秘"黑神话:悟空"Steam用户评论趋势
|
3月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 数据挖掘
使用Python进行数据分析和可视化
【10月更文挑战第42天】本文将介绍如何使用Python进行数据分析和可视化。我们将从数据导入、清洗、探索性分析、建模预测,以及结果的可视化展示等方面展开讲解。通过这篇文章,你将了解到Python在数据处理和分析中的强大功能,以及如何利用这些工具来提升你的工作效率。
|
3月前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
深入浅出:使用Python进行数据分析的基础教程
【10月更文挑战第41天】本文旨在为初学者提供一个关于如何使用Python语言进行数据分析的入门指南。我们将通过实际案例,了解数据处理的基本步骤,包括数据的导入、清洗、处理、分析和可视化。文章将用浅显易懂的语言,带领读者一步步掌握数据分析师的基本功,并在文末附上完整的代码示例供参考和实践。

热门文章

最新文章