Ndarry对象

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创建一个 ndarray 只需调用 NumPy 的 array 函数即可: numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0) 其中名称描述 object 数组或者嵌套的数列 dtype 数据元素的类型,可以选择 copy 是否需要复制对象 true/false order 数组的样式 C:横方向 F:列方向 A:任意方向 subok 默认返回一个与基类类型一致的数组 n…

pandas 学习第8篇：Index 对象 - （创建、转换、排序）

Index对象负责管理轴标签.轴名称等元数据,是一个不可修改的.有序的.可以索引的ndarry对象.在构建Sereis或DataFrame时,所用到的任何数据或者array-like的标签,都会转换为一个Index对象.Index对象是一个从索引到数据值的映射,当数据是一列时,Index是列索引:当数据是一行数据时,Index是行索引. 一,基础函数用于创建索引的最基础的构造函数: pandas.Index(data,dtype=object,name) 参数注释: data:类似于一维数组的…

python numpy 模块简单介绍

用python自带的list去处理数组效率很低, numpy就诞生了, 它提供了ndarry对象,N-dimensional object, 是存储单一数据类型的多维数组,即所有的元素都是同一种类型.索引是一个正整数元组. 秩,rank==轴, axes ==维度, dimensions ==ndim==len(shap) 一, 简单介绍: >>> from numpy import *>>> a = arange(10).reshape(2,5)>>>…

Numpy库（个人学习笔记）

一样,咱的计算机还是得先拥有Python,并且安装了Numpy库.有疑问的话可以看这里呦~~~~ 下面开讲: NumPy的主要对象是齐次多维数组.它是一个元素表(通常是数字),并且都是相同类型,由正整数的元组索引. 其他暂且略过,咱主要说一些可以听懂的并且有实际效用的. 首先,我们得创建有一个ndarry对象,简单地介绍其中三种方法吧: a=np.array([1,2,3]) data=[[1,2,3],[4,5,6]]a=np.array(data) a=np.arange(15).res…

Sklearn环境搭建与常用包

开发环境搭建直接安装Anaconda IPython IPython是公认的现代科学计算中最重要的Python工具之一.它是一个加强版的Python交互命令行工具,有以下几个明显的特点: 1. 可以在IPython环境下直接执行Shell指令 2. 可以直接绘图操作的Web GUI环境 3. 更强大的交互功能,包括内省.Tab键自动完成.魔术命令基础命令行输入ipython,即可启动交互环境按Tab键,会自动显示命名空间下的所有开头函数,自动完成 Ctrl + A:移动光标到开头 Ctr…

利用python进行数据分析——（一）库的学习

总结一下自己对python常用包:Numpy,Pandas,Matplotlib,Scipy,Scikit-learn 一. Numpy: 标准安装的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…

python-数据处理的包Numpy,scipy,pandas,matplotlib

一,NumPy包(numeric python,数值计算) 该包主要包含了存储单一数据类型的ndarry对象的多维数组和处理数组能力的函数ufunc对象.是其它包数据类型的基础.只能处理简单的数据分析能力,对于高级的数据处理和大数据分析,采用pandas包. python自带的list可以包含不同类型的数据,原因是list保存的实际是这些数据的指针,这样才能实现不同类型的数据都能保存在list中.但缺点是这样的保存方式消耗内存,运行工作量大. 二,Scipy包(scientific python…