Python数据科学手册学习笔记

                            Numpy入门

1. 查看numpy版本

import numpy 
numpy.__version__

2.导入numpy的导入

import numpy as np

3.创建数组

import numpy as np
(1) 第一种创建
np.array([1,4,2,5,3])
（2）第二种创建,可以用dtype关键字
np.array([ 1,2,3,4],dtyple='float32')
（3）多维数组初始化的一种方法
np.array([[2,3,4],
                 [4,5,6],
                 [3,4,5]  ])
   或者
   np.array([range(i,i+3)  for i in [2,3,6] ] )

从头创建数组

 1. 创建一个长度为10的数组，数组的值都是0
   np.zeros(10,dtype=float)
  >>  array([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]
 2. 创建一个3x5的数组，数组的值都是1
     np.ones((3,5),dtype=float)
  >>   array([[1., 1., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., 1., 1.]])
 3.创建一个3x5的整型数组，数组值都为2
 np.full((3,5),2)
 >>array([[2, 2, 2, 2, 2],
       [2, 2, 2, 2, 2],
       [2, 2, 2, 2, 2]])
   4.创建一个从0开始，到20结束，步长为3的数组
   np.arange(0,20,3)
  >>array([ 0,  3,  6,  9, 12, 15, 18])
  5.创建5 个元素的数组，这5个数均匀的分配在0~1
  np.linspace(0,1,5)
  >>array([0.  , 0.25, 0.5 , 0.75, 1.  ])
  6.创建一个3x3的在0~1均匀分布的随机数组组成的数组
  np.random.random((3,3))
  >>array([[0.13019292, 0.05729185, 0.15960256],
       [0.13789498, 0.40860065, 0.31113429],
       [0.25004628, 0.66625223, 0.76309713]])
7.单位矩阵3x3
np.eye(3)
>>array([[1., 0., 0.],
       [0., 1., 0.],
       [0., 0., 1.]])
 8.创建一个3x3的、均值为0、方差为1的正态分布的随机数组
 np.random.normal(0,1,(3,3))
 >>array([[-1.18980684, -0.22229598,  0.71459824],
       [-1.76956702,  0.74118997, -0.79831538],
       [ 1.21483455, -1.51798093, -0.39427495]])
  9.创建一个3x3de ,[0,11]区间的随机整型数组
  np.random.randint(0,11,(3,3))
>>array([[0, 8, 4],
       [3, 6, 9],
       [3, 4, 2])

今天就学习这么多，明天在继续学习。坚持打卡。