Python数据分析 科学计算库NumPy 课件_第1页
Python数据分析 科学计算库NumPy 课件_第2页
Python数据分析 科学计算库NumPy 课件_第3页
Python数据分析 科学计算库NumPy 课件_第4页
Python数据分析 科学计算库NumPy 课件_第5页
已阅读5页,还剩16页未读 继续免费阅读

下载本文档

版权说明:本文档由用户提供并上传,收益归属内容提供方,若内容存在侵权,请进行举报或认领

文档简介

Python数据分析主讲人:高艳云第2章

科学计算库NumPyCONTENTSPART

1ndarray对象的属性PART

3ndarray数组变换ndarray对象的数据类型PART

21ndarray对象的属性认识NumPy数组对象ndarray对象中定义了一些重要的属性。查看数据类型ndarray.dtype可以创建一个表示数据类型的对象,如果希望获取数据类型的名称,则需要访问name属性进行获取。data_one=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])data_ 'int32'2ndarray对象的数据类型查看数据类型NumPy中常用的数据类型整数型一般默认为有符号的;u表示unsigned,uint8、uint16等表示无符号。半精度浮点数,包括:1个符号位,5个指数位,10个尾数位单精度浮点数,包括:1个符号位,8个指数位,23个尾数位双精度浮点数,包括:1个符号位,11个指数位,52个尾数位转换数据类型ndarray对象的数据类型可以通过astype()或np.float64()进行转换。data=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])data.dtype#数据类型转换为float64float_data=data.astype(np.float64)float_data.dtypedtype('int64')dtype('float64')float_data=np.float64(data)等同于3ndarray数组变换补充:变换数组的形态In[43]:arr=np.arange(12)#创建一维数组print('创建的一维数组为:',arr)Out[43]:创建的一维数组为:[01234567891011]In[44]:print('新的一维数组为:',arr.reshape(3,4))#设置数组的形状Out[44]:新的一维数组为:[[0123][4567][891011]]In[45]:print('数组维度为:',arr.reshape(3,4).ndim)#查看数组维度Out[45]:数组维度为:2reshape改变数组形状补充:变换数组的形态In[46]:arr=np.arange(12).reshape(3,4)print('创建的二维数组为:',arr)Out[46]:创建的二维数组为:[[0123][4567][891011]]In[47]:print('数组展平后为:',arr.ravel())Out[47]:数组展平后为:[01234567891011]使用ravel函数展平数组补充:变换数组的形态In[48]:print('数组展平为:',arr.flatten())#横向展平Out[48]:数组展平为:[01234567891011]In[49]:print('数组展平为:',arr.flatten('F'))#纵向展平Out[49]:数组展平为:[04815926103711]使用flatten函数展平数组补充:变换数组的形态使用hstack函数实现数组横向组合:np.hstack((arr1,arr2))使用vstack函数实现数组纵向组合:np.vstack((arr1,arr2))使用concatenate函数实现数组横向组合:np.concatenate((arr1,arr2),axis=1))使用concatenate函数实现数组纵向组合:np.concatenate((arr1,arr2),axis=0))组合数组补充:重复函数tile(),repeat()重复数据tile函数主要有两个参数,参数“A”指定重复的数组,参数“reps”指定重复的次数。

np.tile(A,reps)repeat函数主要有三个参数,参数“a”是需要重复的数组元素,参数“repeats”是重复次数,参数“axis”指定沿着哪个轴进行重复,axis=0表示按行进行元素重复;axis=1表示按列进行元素重复。

numpy.repeat(a,repeats,axis=None)这两个函数的主要区别在于,tile函数是对数组进行重复操作,repeat函数是对数组中的每个元素进行重复操作。补充:变换数组的形态使用hsplit函数实现数组横向分割:

np.hsplit(arr1,2)使用vsplit函数实现数组纵向分割:

np.vsplit(arr,2)使用split函数实现数组横向分割:

np.split(arr,2,axis=1)使用split函数实现数组纵向分割:np.split(arr,2,axis=0)切割数组数组的转置和轴对称数组的转置指的是将数组中的每个元素按照一定的规则进行位置变换。NumPy提供了两种实现方式:如果值需要转换其中的两个轴,可以使用swapaxes()方法实现。T属性transpose()方法数组的转置和轴对称当使用transpose()方法对数组的shape进行调换时,需要以元组的形式传入shape的编号,比如(1,0,2)。数组的转置和轴对称如果我们不输入任何参数,直接调用transpose()方法,则其执行的效果就是将数组进行转置,作用等价于transpose(2,1,0)。数组的转置和轴对称有时可能只需要转换其中的两个轴,这时可以使用swap

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等,如果需要附件,请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸,网页内容里面会有图纸预览,若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑,并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

评论

0/150

提交评论