数组与pandas模块
'''数组与pandas模块'''
# numpy模块:用来做数据分析,对numpy数组(既有行又有列)--矩阵进行科学运算
# tensorflow/pytorch(数学专业/物理专业/计科专业硕士及以上,kaggle 10-15%(清华/北大/浙大)/acm 1-2等奖/ 天池5%)模块:用来做数据分析,对tensor数组(既有行又有列还有层。。。-三维以上)-- 张量进行科学运算
lt1 = [1, 2, 3] # n个元素
lt2 = [4, 5, 6]
lt = []
for i in range(len(lt1)): # O(n)
lt.append(lt1[i] * lt2[i])
print(lt)
import numpy as np # 约定俗成的
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])
print(arr1 * arr2)
# gpu --> 图形显卡
# 创建numpy数组 --> 可变
# 一维数组(不在讨论范围内)
arr = np.array([1, 2, 4])
print(type(arr), arr)
# 二维数组(******)
arr = np.array([
[1, 2, 3],
[4, 5, 6]
])
print(arr)
# 三维数组(不在讨论范围内)--》tensorflow
arr3 = np.array([
[[1, 2, 3],
[4, 5, 6]],
[[1, 2, 3],
[4, 5, 6]],
])
print(arr)
# numpy数组的属性
arr = np.array([
[1, 2, 3],
[4, 5, 6]
])
# T 数组的转置(对高维数组而言) --> 行列互换,转置
print(arr, '\n', arr.T)
# dtype 数组元素的数据类型,numpy数组是属于python解释器的;int32/float64属于numpy的
print(arr.dtype)
'''
# 定制化的科学计算机
11111111111111111111111111111111111111111
'''
# size 数组元素的个数
print(arr.size)
# ndim 数组的维数
print(arr.ndim)
print(arr3.ndim)
# shape 数组的维度大小(以元组形式)
print(arr.shape[0])
print(arr.shape[1])
# astype 类型转换
arr = arr.astype(np.float64)
print(arr)
# 切片numpy数组
lt = [1, 2, 3]
print(lt[:])
arr = np.array([
[1, 2, 3],
[4, 5, 6]
])
print(arr[:, :]) # 行,列
print(arr[0, 0])
print(arr[0, :])
print(arr[:, -2:])
# 逻辑取值
print(arr[arr > 4])
# 赋值
lt = [1, 2, 3]
lt[:] = [0, 0, 0]
print(lt)
arr = np.array([
[1, 2, 3],
[4, 5, 6]
])
arr[0, 0] = 0
print(arr)
arr[0, :] = 0
print(arr)
arr[:, :] = 0
print(arr)
# 数组的合并
arr1 = np.array([
[1, 2, 3],
[4, 5, 6]
])
arr2 = np.array([
[7, 8, 9],
['a', 'b', 'c']
])
print(np.hstack((arr1, arr2))) # 只能放元组
print(np.vstack((arr1, arr2)))
print(np.concatenate((arr1, arr2), axis=1)) # 默认以列合并 # 0表示列,1表示行
# 通过函数创建numpy数组
print(np.ones((2, 3)))
print(np.zeros((2, 3)))
print(np.eye(3, 3))
print(np.linspace(1, 100, 10))
print(np.arange(2, 10))
arr1 = np.zeros((1, 12))
print(arr1.reshape((3, 4))) # 重构形状
# numpy数组运算
# +-*'
arr1 = np.ones((3, 4)) * 4
print(arr1)
# numpy数组运算函数
print(np.sin(arr1))
# 矩阵运算--点乘
arr1 = np.array([
[1, 2, 3],
[4, 5, 6]
])
arr2 = np.array([
[1, 2],
[4, 5],
[6, 7]
])
# 2* 3 3*2
print(np.dot(arr1, arr2))
# 求逆
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [9, 8, 9]])
print(np.linalg.inv(arr))
# numpy数组数学和统计方法
print(np.sum(arr[0, :]))
# numpy.random生成随机数(******)
print(np.random.rand(3, 4))
print(np.random.random((3, 4)))
# np.random.seed(1)
print(np.random.random((3, 4)))
s = np.random.RandomState(1)
print(s.random((3, 4)))
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [9, 8, 9]])
np.random.shuffle(arr)
print(arr)
# 针对一维
print(np.random.choice([1, 2, 3], 1))
# 针对某一个范围
print(np.random.randint(1, 100, (3, 4)))
# 以上只是基础中的基础,入门都还没达到 《利用python进行数据分析》
# sklearn会对numpy封装
# pandas模块:操作excel/json/sql/ini/csv(配置文件)/
# import pandas as pd
#
# df = pd.read_csv('test.csv',header=None)
# df.to_excel('test.xls')
# pd从excel中读取 DataFrame数据类型
import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(10)
index = pd.date_range('2019-01-01', periods=6, freq='M')
print(index)
columns = ['c1', 'c2', 'c3', 'c4']
print(columns)
val = np.random.randn(6, 4)
print(val)
df = pd.DataFrame(index=index, columns=columns, data=val)
print(df)
# 保存文件,读出成文件
df.to_excel('date_c.xlsx')
# 读出文件
df = pd.read_excel('date_c.xlsx', index_col=[0])
print(df)
print(df.index)
print(df.columns)
print(df.values)
print(df[['c1', 'c2']])
# 按照index取值
# print(df['2019-01-31'])
print(df.loc['2019-01-31'])
print(df.loc['2019-01-31':'2019-05-31'])
# 按照values取值
print(df)
print(df.iloc[0, 0])
df.iloc[0, :] = 0
print(df)
数组与pandas模块的更多相关文章
- python之pandas模块
一.pandas模块是基于Numpy模块的,pandas的主要数据结构是Series和DadaFrame,下面引入这样的约定: from pandas import Series,DataFrame ...
- Python 数据处理扩展包: numpy 和 pandas 模块介绍
一.numpy模块 NumPy(Numeric Python)模块是Python的一种开源的数值计算扩展.这种工具可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表(nested list str ...
- Pandas模块:表计算与数据分析
目录 Pandas之Series Pandas之DataFrame 一.pandas简单介绍 1.pandas是一个强大的Python数据分析的工具包.2.pandas是基于NumPy构建的. 3.p ...
- Python数据分析 Pandas模块 基础数据结构与简介(一)
pandas 入门 简介 pandas 组成 = 数据面板 + 数据分析工具 poandas 把数组分为3类 一维矩阵:Series 把ndarray强大在可以存储任意数据类型可以专门处理时间数据 二 ...
- 4 pandas模块,Series类
对gtx图像进行操作,使用numpy知识 如果让gtx这张图片在竖直方向上进行颠倒. 如果让gtx这张图片左右颠倒呢? 如果水平和竖直方向都要颠倒呢? 如果需要将gtx的颜色改变一下呢 ...
- 开发技术--pandas模块
开发|pandas模块 整了一篇关于pandas模块的使用文章,方便检查自己的学习质量.自从使用了pandas之后,真的是被它的功能所震撼~~~ 前言 目前所有的文章思想格式都是:知识+情感. 知识: ...
- 模块讲解---numpymo模块,matplotlib模块,pandas模块
目录 numpy模块 matplotlib模块 pandas模块 numpy模块 numpy模块:用来做数据分析,对numpy数组(既有行又有列)--矩阵进行科学运算 在使用的时候,使用方法与其他的模 ...
- numpy模块、matplotlib模块、pandas模块
目录 1. numpy模块 2. matplotlib模块 3. pandas模块 1. numpy模块 numpy模块的作用 用来做数据分析,对numpy数组(既有行又有列)--矩阵进行科学计算 实 ...
- pandas模块详解
Pandas模块 1.什么是pandas pandas是基于numpy构建的,用来做数据分析的 2.pandas能干什么 具备对其功能的数据结构DataFrame,Series 集成时间序列功能 提供 ...
随机推荐
- JavaScript基础入门07
目录 JavaScript 基础入门07 BOM window对象 Navigator对象 Screen 对象 Location对象 History 对象 JavaScript 基础入门07 BOM ...
- easyui datagrid checkbox复选框取消单击选中事件、初始全选全不选等问题解决
系统业务需要,导入的列表数据默认全部选中,且不可取消选中行.全部店铺优惠券发放过后导入的数据全部清空.如图所示: 一.初始化页面默认全部选中“selectAll”,全部不选中“unselectAll” ...
- Shell脚本中的shebang到底是什么
使用类Unix系统的同学可能都对"#!"这个符号并不陌生,但是你真的了解它吗? 这个符号的名称,叫做"Shebang"或者"Sha-bang" ...
- ajax提交表单包含文件
需要用到 FormData. html: <form id="formPost"> name: <input name="name" /&g ...
- 使用PowerShell 修改hosts
直接上代码 # author:lttr <www.cnblogs.com/GoCircle> # date:2019-08-09[CmdletBinding()] param ( [Par ...
- 内存溢出之PermGen space异常解决
1.出现的异常: java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space at sun.misc.Launcher$ExtClassLoader.getExtClassLo ...
- 数据结构之二叉树篇卷四 -- 二叉树线索化(With Java)
一.线索二叉树简介 二叉树本身是一种非线性结构,然而当你对二叉树进行遍历时,你会发现遍历结果是一个线性序列.这个序列中的节点存在前驱后继关系.因此,如何将这种前驱后继信息赋予给原本的二叉树呢?这就是二 ...
- Go语言中的切片(十)
go中数组的长度是固定的,且不同长度的数组是不同类型,这样的限制带来不少局限性.于是切片就来了,切片(Slice)是一个拥有相同类型元素的可变长度的序列.它是基于数组类型做的一层封装.它非常灵活,支持 ...
- win10 远程桌面ubuntu16
一. 软件安装 1.1. 打开终端,安装xrdp,vncserver sudo apt-get install xrdp vnc4server xbase-clients 1.2. desktop s ...
- 协程+IO切换+小爬虫
from gevent import monkeymonkey.patch_all() import geventimport requests def f1(url): print(f'GET:{u ...