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numpy 库 ndarray : numpy 的关键 a = np.array([1,2,3]) # 轴 a.ndim # 数组长度 a.size # 数组的型 a.shape # 类型 a.dtype 创建数组 a = np.array([1,2,3],[2,3,4]) b = np.array((1,2,3),(4,5,6)) c = np.array([1,2,3],(4,5,6)) d = np.zeros((3,3)) e = np.ones((3,3)) f = np.arange…
//2019.07.10python数据分析基础——numpy(数据结构基础) import numpy as np: 1.python数据分析主要的功能实现模块包含以下六个方面:(1)numpy——数据结构基础(2)Scipy——强大的数据计算(矩阵计算.信号处理.数理分析等)(3)matplotlib——可视化图形功能模块,实现数据的图形可视化)(4)pandas——基础数据分析方法(5)scikit-learn——强大的数据分析建模库,主要用于数据挖掘(6)Keras——人工神经网络,实现…
一共 15 篇随笔,主要是为了记录数据分析过程中的一些小 demo,分享给其他需要的网友,更为了方便以后自己查看,15 篇随笔,每篇内容基本都是以一句说明加一段代码的方式, 保持简单小巧,看起来也清晰 ,一共可以划分为三个大部分: 第一部分简单介绍数据分析,以一个小例子简单说明了什么是数据分析和 IPython 工具: 第二部分是 NumPy 的基础使用,NumPy 是 Python 包,提供科学计算功能,主要是 ndarray 数组对象: 第三部分是 pandas 的基础使用,主要是 Seri…
Python数据分析基础教程(第2版)(高清版)PDF 百度网盘 链接:https://pan.baidu.com/s/1_FsReTBCaL_PzKhM0o6l0g 提取码:nkhw 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦 内容简介  · · · · · · NumPy是一个优秀的科学计算库,提供了很多实用的数学函数.强大的多维数组对象和优异的计算性能,不仅可以取代Matlab和Mathematica的许多功能,而且业已成为Python科学计算生态系统的重要组成部分.但与这些商业产…
//2019.07.19/20 python中pandas数据分析基础(数据重塑与轴向转化.数据分组与分组运算.离散化处理.多数据文件合并操作) 3.1 数据重塑与轴向转换1.层次化索引使得一个轴上拥有多个索引2.series多层次索引:(1)series的层次化索引:主要可以通过s[索引第1层:索引第二次]可以进行相应的索引(2)对于series可以通过s.unstack()函数将其转换为DataFrame具体举例代码如下:s=pd.Series(range(1,10),index=[["a&…
//2019.07.17 pyhton中pandas数据分析基础入门(一文看懂pandas), 教你迅速入门pandas数据分析模块(后面附有入门完整代码,可以直接拷贝运行,含有详细的代码注释,可以轻松帮助你入门理解) 1.1 pandas模块简介 首先,使用pandas相应的操作之前都需要导入pandas模块 import pandas as pdimport numpy as np #导入pandas和numpy模块 1.pandas中具有两种常见的数据结构:(1)Series它是指一维列表…
numpy的基础运算中还有很多运算,我们这里再记录一些. 最小/大值索引 前面一篇博文中我们讲述过如何获得数组中的最小值,这里我们获得最小/大值的索引值,也就是这个最小/大值在整个数组中位于第几位. import numpy as np a = np.array([[10, 30, 15], [20, 5, 25]]) print("a=") print(a) print("最小值索引:", a.argmin()) print("最大值索引:",…
Python数据分析基础(高清版)PDF 百度网盘 链接:https://pan.baidu.com/s/1ImzS7Sy8TLlTshxcB8RhdA 提取码:6xeu 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦 内容简介  · · · · · · 想深入应用手中的数据?还是想在上千份文件上重复同样的分析过程?没有编程经验的非程序员们如何能在最短的时间内学会用当今炙手可热的Python语言进行数据分析? 来自Facebook的数据专家Clinton Brownley可以帮您解决上述问题…
Python Numpy shape 基础用法 shape函数是numpy.core.fromnumeric中的函数,它的功能是读取矩阵的长度,比如shape[0]就是读取矩阵第一维度的长度.它的输入参数可以使一个整数表示维度,也可以是一个矩阵.这么说你可能不太理解,我们还是用各种例子来说明他的用法: 一维矩阵[1]返回值为(1L,) 二维矩阵,返回两个值 一个单独的数字,返回值为空 我们还可以将shape作为矩阵的方法来调用,下面先创建了一个单位矩阵e 我们可以快速读取e的形状 假如我们只想读…
---恢复内容开始--- Python数据分析基础(1) //2019.07.09python数据分析基础总结1.python数据分析主要使用IDE是Pycharm和Anaconda,最为常用和方便的是Anaconda.2.python字符串常用操作:(1)用三引号实现字符串的多行输入:(2)字符串的特征分割:可以利用split函数来进行实现,例如s是定义的字符串,那么s.split("分割特征q")则可以实现字符串s以分割特征q为隔离点分成几块:(3)字符串的长度可以用len函数,l…