Python数据分析之numpy学习

一.数据分析的概念

数据分析,把看似杂乱无序的数据从中提取共同点,总结研究出他们的共同规律
    数据分析三剑客:Numpy,Pandas,Matplotlib
    Numpy(Numerical Python)是python语言的的一个扩展程序库,支持大量维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数,
　而该模块也是其他数据分析模块（如pandas和scipy）的核心。

二.创建ndarray

1.使用np.array()创建
    一维数据创建

　　

　　二维数组的创建

　　

　

    多维数组的获取

　　

　　对该数组进行操作:

　　

　　

2. 使用np的routines函数创建 
　　包含以下创建的方法:(1) np.ones(shape,dtype=None,order='C')

　　

　

　　(2)np.zeros(shape,dtype=None,order='C')

　　

　　(3)np.full(shape,fill_value,dtype=None,order='C')

　　　

　　(4)np.linspace(start,stop,num=50,endpoint,restep=False,dtype=None)等差数列

　　

　　

　　(5)np.arange([start,]stop,[step,]dtype=None)

　　

(6)np.random.randint(low,high=None,size=None,dtype='I')

　　

(7)np.random.randn(d0,d1,d2....dn) 标准正太分布

　　

(8)np.random.random(size=None)
    生成0到1的随机数,左闭右开, np.random.seed(3)

　　

二.ndarray的属性

    4个必须要记住的参数
        ndim:维度
        shape:形状(各维度的长度)
        size:总长度(各维度元素的积)
        dtype:元素类型

　　

　　

二.ndarray的基本操作

1. 索引
    一维与列表完全一致 多维时同理

　　

2. 切片
    一维与列表完全一致,多维时同理

　　

　　

　　数据翻转:

　　

　　图片进行倒置:

　　

3.变形
    使用arr.reshape()函数
    注意:.参数是tuple!
　　

基本使用
    (1).将一维数组变形成多维数组

　　　

　　(2)将多维数组转换成一维数组