numpy
2021-03-13 21:31:03 0 举报AI智能生成
numpy的使用方法总结
作者其他创作
大纲/内容
数组的计算
数组和数的计算
数组和数组之间的计算
同种形状的数组(对应位置进行计算操作)
不种形状的多维数组不能计算
行数或者列数相同的一维数组和多维数组可以进行计算
计算方法
最大最小值
平均值
方差
标准差
极值
数组操作
添加
append()
insert()
删除
delete()
去重
unique(）
nan和inf
nan特性
float类型
nan != nan
inf表示无穷大，-inf表示无穷小
认知
Numpy使用ndarray对象来处理多维数组，是一个快速而灵活的大数据容器
Numpy的数组存储效率和输出性能远高于python的基本数据结构
ndarray对象
用于存放同类型元素的多维数组
创建形式
通过array()方法创建
通过arange(）方法创建
属性
ndim维度
shape形状
size元素个数
调整数组形状
通过shape属性在原有的基础上进行修改
reshape()来调整
reshape方法有一个参数order，默认情况下‘C’以行为主的顺序展开，‘F’（Fortran风格）意味着以列的顺序展开
将多维变成一维数组
将数组转成list
to_list(）方法
数据类型
调整数据类型,通过astype方法
数组的索引和切片
一维数组切片（和list的相同）
多维数组切片
数组值的修改
根据条件取值
与、或、非
数组中的轴
每个人的理解不同，我是这么理解的：axis=0表示纵向取数，axis=1表示横向取数。比如上面所看到的图，axis=0表示[1,4][2,5][3,6]这样一列一列纵向取数；axis=1表示[1,2,3][4,5,6]这样一行一行取数
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