python简单的数据清洗，数据筛选方法归类

创建数组有两种方式，1.直接赋值  2.随机变量生成
随机生成包括4种：np.arange(20),np.linspace(0,10,5),np.logspace(0,2,5)，np.random.random(3,2,3)
np.arange(10,20,2)   ##左闭右开区间，起始值，终止值，步长
np.linspace(0,10,5)   ##闭区间，起始值，终止值，元素个数     等差数列
np.logspace(0,2,5)    ##闭区间，起始值（以指数形式存在），终止值（以指数形式存在, 以10为底，2的指数），元素个数 等比数列
np.random.random(3,2,3) #三维是3个，二维是2个，一维是3个

ndarray的属性：
dytpe 输出的是组成数组的元素的数据类型，int+32
shape 一个数组的各个维度大小的元组，比如返回(2, 5)
size  元素总个数
ndim  一个数组的维度数量，比如三维数组返回就是3

ndarry修改形状（只有shape会改变原来的数据，其它的都不会）：
a.reshape(-1,5)  #这里-1表示自适应，5表示5列
a.shape(2,-1)    #方法中的值同reshape，只是shape改变了原本的数组，reshape没有改变原本的
修改数组中的值可以用切片
通过transpose转制数组，比如数组shape由(5,8)可以转换为shape为(8,5),只是提取数据，原数据不变
通过属性T转置直接shape由(5,8)转换为(8,5),只是提取数据，原数据不变

数组之间的加减乘除，数组与数组之间，数组与标量(数字)之间
数组的矩阵积，一个数组的一列值分别与另一个数组的一列值相乘
布尔类型的数组进行数组索引
花式索引arr[np.ix_([0,3,5],[0,2,3])]

通用函数，一维函数，二维函数
聚合函数，min最小值，max最大值，mean平均值等等，如arr.min()，返回具体的值
二维数组下，axis=0表示列，axis=1表示行，如arr.min(axis=0)，同列上的元素进行聚合，返回的是这一列最小的值拼成的一行
where可以查找替换指定的元素np.where(条件,替换设定的值，数组)
unique可以排除重复，返回的是一维数组

请原谅我，这写的的确不是给人看的。。。例子后期看心情添加