Python数据分析学习之Numpy

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Python数据分析学习之Numpy

Numpy的简单操作 import numpy #导入numpy包 file = numpy.genfromtxt("文件路径",delimiter=" ",dtype=str) # 从文件中读取数据 print(type(file)) #打印数据类型,你会发现是numpy.ndarray类型(这个也是numpy中最重要的数据类型) print(file) #当你遇见不会的东西时 #可以使用帮助文档 print(help(file))…

Python数据分析学习目录

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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数据分析学习（二）：Numpy数组对象基础

1.1数组对象基础 .caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { background-color: #fff !important; } .table-bordered th, .tab…

Python数据分析学习（一）：Numpy与纯Python计算向量加法速度比较

import sys from datetime import datetime import numpy as np def numpysum(n): a = np.arange(n) ** 2 b = np.arange(n) ** 3 c = a + b return c def pythonsum(n): a = list(range(n)) b = list(range(n)) c = [] for i in range(len(a)): a[i] = i ** 2 b[i] = i…

[python]-数据科学库Numpy学习

一.Numpy简介: Python中用列表(list)保存一组值,可以用来当作数组使用,不过由于列表的元素可以是任何对象,因此列表中所保存的是对象的指针.这样为了保存一个简单的[1,2,3],需要有3个指针和三个整数对象.对于数值运算来说这种结构显然比较浪费内存和CPU计算时间.此外Python还提供了一个array模块,array对象和列表不同,它直接保存数值,和C语言的一维数组比较类似.但是由于它不支持多维,也没有各种运算函数,因此也不适合做数值运算. NumPy提供了两种基本的对象:nda…