第二模块：python数据科学必备工具包实战

1.1科学计算库-Numpy确保numpy已经安装好了:import numpy as np #未报错证明已经安装好了python创建列表想执行给列表中的每一个元素1的操作直接1会报错使用函数实现会陷入造轮子的困难用numpy会更容易arraynp.arry([1,2,3,4,5]) array 1 #对array执行1的操作 array[0] #用索引形式取值取array第0个位置的值 array.shape #看array的结构 np.array([1,2,3],[4,5,6]) #用numpy构造一个2维数组1.2array结构对于ndarray来说里面所有的元素必须是同一类型的如果不是的话会自动的向下进行转换array.shape #看array的结构几行几列 array.size #看array的结构看里面有多少个元素 array.ndim#看array的结构看是几维的 array,fill0#用0填充array矩阵索引和切片与python一样array[1:3] #取第一个元素至第二个元素1.3矩阵格式多维的形式arraynp.arry([[1,2,3,] [4,5,6] [7,8,9]]) array[1,1] #取1行一列位置元素 array[1] #取第1行元素 array[,1] #取第1列元素 array[102] #取第1行前两个元素 array1array #array1指向array内存 array1array.copy() #array1复制array arraynp.arrange010010#构造0-100等差数组左闭又开区间10为步长 masknp.array([0,1,2,3,0]dtypebool) #构造bool类型的数组1.4数组类型arraynp.array([1,2,3,4,5],dtypenp.float32)#创建float32型数组 arraynp.array([1,10,3.5,str],dtypenp.object)#创建object型数组 array1np.asarray([array,dtypenp.float32)#创建新的float32型数组1.5数值运算