numpy入门详细代码

numpy入门

生成小的随机数组
属性
生成ndarray
- 维度
类型转换
数组算术
基础索引和切片
- copy使用
数组切片索引
数组转置
面向数组编程
- 条件逻辑转为数组操作
随机漫步示例

numpy的核心特征就是n维数组对象——ndarray。可以把它理解为python中一个快速、灵活的大型数据集容器。
以下代码我均用jupyter演示。

生成小的随机数组

import numpy as np
data=np.random.randn(2,3)
data
array([[ 0.60329533, -0.2737639 , -0.49368031],[-1.90929005,  1.32314732,  0.51238388]])

属性

数组具有dtype属性与shape属性

data.shape
data.dtype

生成ndarray

data1=[6,7.5,8,0,1]
arr1=np.array(data1)
arr1

维度

zeros创造全0数组，ones创造全1数组，empty创造无初始值的数组

类型转换

显示转换astype

数组算术

这一块比较简单，不详细介绍。

基础索引和切片

上面内容比较简单，下面讲切片。

索引举例，按行列寻找理解即可

copy使用

理解为复制即可

数组切片索引

还是比较容易理解的

数组转置

面向数组编程

meshgrid函数接收两个一维数组，并转化为二维矩阵。

条件逻辑转为数组操作

where函数可根据True或者False值进行数组替换

随机漫步示例

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