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python学习,数据分析系列工具,初识numpy

“u003Cdivu003Eu003Cpu003E其实,数据分析看着很高大上,也很实用,但是真的很枯燥啊。。。。但是它又不得不学,毕竟数据分析对很多工作是很有帮助的,比如爬虫,抓到的数据,不论是保存到文件还是数据库,都需要对数据进行清洗、去重等等操作 ,这些和数据分析就密不可分了!u003Cu002Fpu003Eu003Cdiv class=”pgc-img”u003Eu003Cimg src=”http:u002Fu002Fp9.pstatp.comu002Flargeu002Fpgc-imageu002F1534389788297d9475b3a2a” img_width=”1023″ img_height=”685″ alt=”python学习,数据分析系列工具,初识numpy” inline=”0″u003Eu003Cp class=”pgc-img-caption”u003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cu002Fdivu003Eu003Ch1u003E概述u003Cu002Fh1u003Eu003Cpu003Epython的数据分析主要用到3个库:numpy、pandas、matplotlib,它们的差别简单的说就是,numpy主要操作数值,pandas操作数值和字符,matplotlib做可视化!u003Cu002Fpu003Eu003Cblockquoteu003Eu003Cpu003ENUMPY(以下简称NP)是Python数据分析必不可少的第三方库,np的出现一定程度上解决了Python运算性能不佳的问题,同时提供了更加精确的数据类型。如今,np被Python其它科学计算包作为基础包,已成为Python 数据分析的基础,可以说,NP是SciPy、Pandas等数据处理或科学计算库最基本的函数功能库。因此,理解np的数据类型对python数据分析十分有帮助。u003Cu002Fpu003Eu003Cu002Fblockquoteu003Eu003Cpu003E今天,给大家分享的就是NP的常用操作和基本数据类型u003Cu002Fpu003Eu003Cdiv class=”pgc-img”u003Eu003Cimg src=”http:u002Fu002Fp1.pstatp.comu002Flargeu002Fpgc-imageu002F15343900221227f7834005d” img_width=”1280″ img_height=”852″ alt=”python学习,数据分析系列工具,初识numpy” inline=”0″u003Eu003Cp class=”pgc-img-caption”u003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cu002Fdivu003Eu003Ch1u003Enumpy基础操作u003Cu002Fh1u003Eu003Cpu003E安装和导入:u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Epip install numpy 安装库u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E导入时直接import numpy,为了方便使用,基本默认用import numpy as npu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E说到numpy,就不得不说到数组,多维数组的操作,在numpy中是很常见的,而且也很简单(当然需要自身有一定的数学基础哦!)用代码来直接呈现吧u003Cu002Fpu003Eu003Cdiv class=”pgc-img”u003Eu003Cimg src=”http:u002Fu002Fp1.pstatp.comu002Flargeu002Fpgc-imageu002F153439043717514ddc80064″ img_width=”567″ img_height=”171″ alt=”python学习,数据分析系列工具,初识numpy” inline=”0″u003Eu003Cp class=”pgc-img-caption”u003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cu002Fdivu003Eu003Cpu003E列表或者迭代器都可以直接用array方法传入列表,最终生成1行5列的数组(矩阵),它们都是numpy定义的数据类型u003Cu002Fpu003Eu003Cdiv class=”pgc-img”u003Eu003Cimg src=”http:u002Fu002Fp1.pstatp.comu002Flargeu002Fpgc-imageu002F153439052916775e1d38a89″ img_width=”728″ img_height=”175″ alt=”python学习,数据分析系列工具,初识numpy” inline=”0″u003Eu003Cp class=”pgc-img-caption”u003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cu002Fdivu003Eu003Cpu003E这是一行,也可以生成二维数组u003Cu002Fpu003Eu003Cdiv class=”pgc-img”u003Eu003Cimg src=”http:u002Fu002Fp3.pstatp.comu002Flargeu002Fpgc-imageu002F1534390706395cbbd36ccd3″ img_width=”599″ img_height=”157″ alt=”python学习,数据分析系列工具,初识numpy” inline=”0″u003Eu003Cp class=”pgc-img-caption”u003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cu002Fdivu003Eu003Cpu003E先给lis列表添加2个列表进去,它的格式是【【lis1】,【lis2】】,然后传入a,打印出来就是一个2行5列的数组,当然数据类型是不变的。u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E既然是多行,那么就可以改变形状了,这里用到了shape(查看)和reshape(修改)数组形状的方法,注意这里的修改形状,不能将2行5列的数组修改为3行5列的数组,只能行和列互换,而且reshape有返回值,不影响原有数据的,看下图u003Cu002Fpu003Eu003Cdiv class=”pgc-img”u003Eu003Cimg src=”http:u002Fu002Fp3.pstatp.comu002Flargeu002Fpgc-imageu002F15343914444828916998c3d” img_width=”707″ img_height=”270″ alt=”python学习,数据分析系列工具,初识numpy” inline=”0″u003Eu003Cp class=”pgc-img-caption”u003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cu002Fdivu003Eu003Cpu003E在来一个错误示例u003Cu002Fpu003Eu003Cdiv class=”pgc-img”u003Eu003Cimg src=”http:u002Fu002Fp1.pstatp.comu002Flargeu002Fpgc-imageu002F15343916799735ce94d08c5″ img_width=”833″ img_height=”186″ alt=”python学习,数据分析系列工具,初识numpy” inline=”0″u003Eu003Cp class=”pgc-img-caption”u003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cu002Fdivu003Eu003Cpu003E将多种情况都打印出来,就可以看的很明白了!u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eflatten方法,它可以将多维数组’摊平’,这个方法相对重要!同样,它也不影响原有数组u003Cu002Fpu003Eu003Cdiv class=”pgc-img”u003Eu003Cimg src=”http:u002Fu002Fp1.pstatp.comu002Flargeu002Fpgc-imageu002F1534391831791905f9db0f3″ img_width=”707″ img_height=”190″ alt=”python学习,数据分析系列工具,初识numpy” inline=”0″u003Eu003Cp class=”pgc-img-caption”u003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cu002Fdivu003Eu003Ch1u003Enumpy的简单计算及索引与取值u003Cu002Fh1u003Eu003Cpu003E以上我们说到了一些numpy对数组的简单操作,计算部分,就单开一节了。先来几个简单的u003Cu002Fpu003Eu003Cdiv class=”pgc-img”u003Eu003Cimg src=”http:u002Fu002Fp3.pstatp.comu002Flargeu002Fpgc-imageu002F1534395249857f70632fa2d” img_width=”806″ img_height=”201″ alt=”python学习,数据分析系列工具,初识numpy” inline=”0″u003Eu003Cp class=”pgc-img-caption”u003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cu002Fdivu003Eu003Cpu003E数组+1,所有数加1,数组乘3,所有数乘3。而数组的索引与取值,可以对比列表的索引和取值,来进行学习,注意,它的下标依然是从0开始的u003Cu002Fpu003Eu003Cdiv class=”pgc-img”u003Eu003Cimg src=”http:u002Fu002Fp3.pstatp.comu002Flargeu002Fpgc-imageu002F15343957121169b641f6744″ img_width=”615″ img_height=”207″ alt=”python学习,数据分析系列工具,初识numpy” inline=”0″u003Eu003Cp class=”pgc-img-caption”u003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cu002Fdivu003Eu003Cpu003E而取列就不一样了,比如:a[:,1]表示第二列,在中括号里面的冒号+逗号表示所有行,先看实例:u003Cu002Fpu003Eu003Cdiv class=”pgc-img”u003Eu003Cimg src=”http:u002Fu002Fp1.pstatp.comu002Flargeu002Fpgc-imageu002F15343976027486fd967cc67″ img_width=”602″ img_height=”208″ alt=”python学习,数据分析系列工具,初识numpy” inline=”0″u003Eu003Cp class=”pgc-img-caption”u003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cu002Fdivu003Eu003Cpu003E也可以取指定的行或者列,如下图:u003Cu002Fpu003Eu003Cdiv class=”pgc-img”u003Eu003Cimg src=”http:u002Fu002Fp1.pstatp.comu002Flargeu002Fpgc-imageu002F15343978098371b4ce33f10″ img_width=”690″ img_height=”211″ alt=”python学习,数据分析系列工具,初识numpy” inline=”0″u003Eu003Cp class=”pgc-img-caption”u003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cu002Fdivu003Eu003Cpu003E取指定行的话,直接传含有指定行索引的列表进去,取列也一样,不过在前面记得加冒号+逗号。不止只有,还可以取指定行与列交叉部分:u003Cu002Fpu003Eu003Cdiv class=”pgc-img”u003Eu003Cimg src=”http:u002Fu002Fp1.pstatp.comu002Flargeu002Fpgc-imageu002F1534398019693b1b3fab768″ img_width=”599″ img_height=”181″ alt=”python学习,数据分析系列工具,初识numpy” inline=”0″u003Eu003Cp class=”pgc-img-caption”u003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cu002Fdivu003Eu003Cpu003Eb = a[1:3,2:4],注意,列表中前面的1:3代表行,后面的2:4代表列!取出的值依然是一个numpy的数据类型!u003Cu002Fpu003Eu003Cdiv class=”pgc-img”u003Eu003Cimg src=”http:u002Fu002Fp1.pstatp.comu002Flargeu002Fpgc-imageu002F1534398162854d4e26416e8″ img_width=”1280″ img_height=”961″ alt=”python学习,数据分析系列工具,初识numpy” inline=”0″u003Eu003Cp class=”pgc-img-caption”u003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cu002Fdivu003Eu003Ch1u003E未完待续u003Cu002Fh1u003Eu003Cpu003E以上介绍了一些numpy操作数组的,及它本身的一些基本操作方式,要知道numpy用法很广泛,一篇文章根本写不完,之后会慢慢的分享给大家!u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E再次重申,数据分析是一个非常枯燥的工作,它比web开发或者爬虫都要枯燥很多,如果您有这方面的学习欲望,且能坚持的话,可以来和我们一起学习哦!u003Cu002Fpu003Eu003Cblockquoteu003Eu003Cpu003Eu003Cstrongu003E我们要振作精神,下苦功学习。下苦功,三个字,一个叫下,一个叫苦,一个叫功,一定要振作精神,下苦功。 u003Cu002Fstrongu003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eu003Cstrongu003E—— 毛泽东u003Cu002Fstrongu003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cu002Fblockquoteu003Eu003Cdiv class=”pgc-img”u003Eu003Cimg src=”http:u002Fu002Fp9.pstatp.comu002Flargeu002Fpgc-imageu002F15343986401194b915af692″ img_width=”1280″ img_height=”745″ alt=”python学习,数据分析系列工具,初识numpy” inline=”0″u003Eu003Cp class=”pgc-img-caption”u003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cu002Fdivu003Eu003Cu002Fdivu003E”

原文始发于:python学习,数据分析系列工具,初识numpy

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