《利用python进行数据分析》——Numpy基础

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利用Python进行数据分析(5) NumPy基础: ndarray索引和切片

概念理解索引即通过一个无符号整数值获取数组里的值. 切片即对数组里某个片段的描述. 一维数组一维数组的索引一维数组的索引和Python列表的功能类似: 一维数组的切片一维数组的切片语法格式为array[index1:index2],意思是从index1索引位置开始,到index2索引(不包括index2)位置结束的一段数组.例如: 当把一个值赋值为一个切片时,该值会作用于此数组片段里每一个元素,例如: 二维数组二维数组的索引当以一维数组的索引方式访问一个二维数组的时候,获取的元素不在…

《利用python进行数据分析》读书笔记--第四章 numpy基础：数组和矢量计算

http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/5000104.html 第四章 Numpy基础:数组和矢量计算第一部分:numpy的ndarray:一种多维数组对象实话说,用numpy的主要目的在于应用矢量化运算.Numpy并没有多么高级的数据分析功能,理解Numpy和面向数组的计算能有助于理解后面的pandas.按照课本的说法,作者关心的功能主要集中于: 用于数据整理和清理.子集构造和过滤.转换等快速的矢量化运算常用的数组解法,如排序.唯一化.集合运算等高效的描…

利用Python进行数据分析——Numpy基础：数组和矢量计算

利用Python进行数据分析--Numpy基础:数组和矢量计算 ndarry,一个具有矢量运算和复杂广播能力快速节省空间的多维数组对整组数据进行快速运算的标准数学函数,无需for-loop 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具? 线性代数.随机数生成以及傅里叶变换功能用于集成C/C++等代码的工具一.ndarry:一种多维数组对象 1.创建ndarry #一维 In [5]: data = [1,2,3] In [6]: import numpy as np In [7]:…

numpy 基础操作

Numpy 基础操作¶ 以numpy的基本数据例子来学习numpy基本数据处理方法主要内容有: 创建数组数组维度转换数据选区和切片数组数据计算随机数数据合并数据统计计算 In [1]: import numpy as np 创建一维数组¶ In [2]: data = np.arange(15) data Out[2]: array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14]) reshape进行维度转换¶ dat…

Numpy 基础

Numpy 基础参考https://www.jianshu.com/p/83c8ef18a1e8 import numpy as np 简单创建数组 # 创建简单列表 a = [1, 2, 3, 4] # 将列表转换为数组 b = np.array(a) print(a, "\t", b) print("\n数组元素个数:\t",b.size) print("数组形状:\t", b.shape) print("数组维度:\t"…

[转]python与numpy基础

来源于:https://github.com/HanXiaoyang/python-and-numpy-tutorial/blob/master/python-numpy-tutorial.ipynb python与numpy基础寒小阳(2016年6月) Python介绍如果你问我没有编程基础,想学习一门语言,我一定会首推给你Python类似伪代码的书写方式,让你能够集中精力去解决问题,而不是花费大量的时间在开发和debug上同时得益于Numpy/Scipy这样的科学计算库,使得…

python学习笔记（三）：numpy基础

Counter函数可以对列表中数据进行统计每一个有多少种 most_common(10)可以提取前十位 from collections import Counter a = ['q','q','w','w','w'] count = Counter(a) count.most_common(1) [('w', 3)] count Counter({'q': 2, 'w': 3}) pandas中的series对象有一个value_counts方法可以计数 .fillna()函数可以替换确实值N…