Numpy_Pandas

Numpy

numpy创建:

​ array = np.array( [[1,2,3], [2,3,4]] ， dtype = np.int64)

​ 矩阵：[[1,2,3], [2,3,4]] （两行三列）

​ 数据类型：dtype (int64、int32、float、float32)

​ 直接生成(按形状)： np.zeros((3,4)) 、np.ones((3,4)) 、np.empty((3,4))

​ 直接生成(按数据)：np.arange(10, 20, 2)

​ 直接生成(形状+数据)：

​ 生成0-11的三行四列矩阵：np.arange(12).reshape((3,4))

​ 生成1-10的20个元素矩阵：np.linspace(1, 10, 20)

​ 随机矩阵(0-1)：np.random.random((2,4))

​

numpy属性：

​ ndim（维度）、shape（形状）、size（所含元素）

import numpy as np

array = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])

print("ndim: ",array.ndim)
print("shape: ",array.shape)
print("size: ",array.size)


# ndim:  2
# shape:  (2, 3)
# size:  6

numpy基础运算:

a = np.array([10,20,30,40])
b = np.arange(4)

# 加减乘除(+-*/)
    a + b	a * b

# 幂(**)
    c = a**2

# 三角函数(np.sin(), np.cos())
    c = np.sin(a)

#比较大小
    print(a < 25)

    Return： [True True False False]

# 矩阵相乘
    # 逐个相乘
    a * b
    # 矩阵相乘
    np.dot(a, b)	a.dpt(b)

# 求和、最小最大值、中位数(np.sum(X), np.min(X), np.max(X)，np.median(X))
    X： 矩阵， axis = (0为行，1为列)

# 平均值
    np.mean()  average()为旧版本

# 索引
    np.argmin(), np.argmax()
    
#累加
    A = [1,2,3,4]
    np.cumsum(A)
    
    Return: [1,3,6,10]