Python数据科学手册-Numpy的结构化数组

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Python数据科学手册-Numpy的结构化数组

结构化数组和记录数组为复合的.异构的数据提供了非常有效的存储 (一般使用pandas 的 DataFrame来实现) 传入的dtpye 使用 Numpy数据类型 Character Description Example 'b' Byte np.dtype('b') 'i' Signed integer np.dtype('i4') == np.int32 'u' Unsigned integer np.dtype('u1') == np.uint8 'f' Floating point…

Python数据科学手册-Numpy入门

通过Python有效导入.存储和操作内存数据的技巧数据来源:文档.图像.声音.数值等等,将所有的数据简单的看做数字数组非常有助于理解和处理数据不管数据是何种形式,第一步都是将这些数据转换成数值形式的可分析数据. Numpy Numerical Python 的简称, Numpy 数组和python内置的列表类型非常相似,随着数组在维度上的变大,Numpy数组更高效导入numpy import numpy as np 理解Python中的数据类型 python易用之处在于动态输入…

Python数据科学手册-Numpy数组的排序

1) Numpy中的快速排序: np.sort 和 np.argsort np.sort 是快速排序,算法复杂度 O[ N log N] ,也可以选择归并排序和堆排序如果不想修改原始输入数组,返回一个排好序的数据,可以使用np.sort 代替原数组,使用数组的sort方法 argsort 返回的是排好序的索引值沿着行或者列排序 ps:行和列的关系丢失了. 部分排序:分割不希望对整个数组排序,仅仅希望找到数组中第K小的值. 使用np.partition ,参数输入是数组和数…

Python数据科学手册-Numpy数组的计算：比较、掩码和布尔逻辑，花哨的索引

Numpy的通用函数可以用来替代循环, 快速实现数组的逐元素的运算同样,使用其他通用函数实现数组的逐元素的比较 < > 这些运算结果是一个布尔数据类型的数组. 有6种标准的比较操作小于,大于,小于等于,大于等于, 不等于, 等于 x > 3 x <= 3 x >= 3 x != 3 x == 3 复合表达式对应的通用函数 Operator Equivalent ufunc Operator Equivalent ufunc == np.equal != np.no…

Python数据科学手册-Numpy数组的计算，通用函数

Python的默认实现(CPython)处理某些操作非常慢,因为动态性和解释性, CPython 在每次循环必须左数据类型的检查和函数的调度..在编译是进行这样的操作.就会加快执行速度. 通用函数介绍 Numpy 为很多类型的操作提供了方便的.静态类型的.可编译程序的接口.叫做向量操作. 对数组的操作会用于数组的每一个元素. 也可以对俩个数组进行运算探索通用函数俩种存在形式一元通用函数 unary ufunc 对单个输入操作二元通用函数 binary ufunc 对俩个输入操作 1)数组…

Python数据科学手册-Numpy数组的计算：广播

广播可以简单理解为用于不同大小数组的二元通用函数(加减乘等)的一组规则二元运算符是对相应元素逐个计算广播允许这些二元运算符可以用于不同大小的数组更高维度的数组更复杂的情况,对俩个数组的同时广播 a + b 广播可视化浅色的盒子代表广播的值, ps:额外的内存并没有在实际操作中分配. ## 广播的规则规则1: 如果俩个数组的维度数不相同,那么小维度数组的形状将会在最左边补1, 规则2: 如果俩个数组的形状在任何一个维度上都不匹配,那么数组的形状会沿着维度为1 的维度开始扩展 ,(维度必…

Python数据科学手册（2） NumPy入门

NumPy(Numerical Python 的简称)提供了高效存储和操作密集数据缓存的接口.在某些方面,NumPy 数组与 Python 内置的列表类型非常相似.但是随着数组在维度上变大,NumPy 数组提供了更加高效的存储和数据操作. 版本检查:(遵循传统,使用np作为别名导入NumPy) 2.1 理解Python中的数据类型 2.1.1 Python整形不仅仅是一个整形 Python 3.x 中的一个整型实际上包括 4 个部分. ob_refcnt 是一个引用计数,它帮助 Python 默…