NumPy 简单使用
NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的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库。
import numpy as np np.array([1,2,3,4,5]) #一维数组 np.array([[1,2,3.2],[4,5,6]]) #二维数组的创建
注意：
numpy默认ndarray的所有元素的类型是相同的
如果传进来的列表中包含不同的类型，则统一为同一类型，优先级：str>float>int
matplotlib 绘图的
使用matplotlib.pyplot获取一个numpy数组，数据来源于一张图片
import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline cat_img_arr = plt.imread('./cat.jpg')#外部图片装numpy中 cat_img_arr cat_img_arr.shape#显示维度 plt.imshow(cat_img_arr)#显示3唯数组 plt.imshow(cat_img_arr+100)
索引
arr = np.random.randint(60,100,size=(7,5))创建啊一个随机的7行5列的数据 根据索引修改数据 arr[0]#取出第一行 arr[[0,1]]#取出前2行
切片
array([[75, 90, 93, 74, 91], [62, 62, 83, 88, 62], [78, 61, 92, 67, 82], [66, 73, 62, 61, 66], [93, 73, 72, 67, 93], [79, 71, 98, 69, 62], [64, 94, 98, 83, 74]]) arr[0:2]#获取二维数组前两列 array([[75, 90, 93, 74, 91], [62, 62, 83, 88, 62]]) arr[:,0:2] #逗号左边表示行 右边表示列 array([[75, 90], [62, 62], [78, 61], [66, 73], [93, 73], [79, 71], [64, 94]]) arr[0:2,0:2]#获取二维数组前两行和前两列数据 array([[75, 90], [62, 62]]) arr[::-1]#将数组的行倒序 arr[:,::-1]#列倒序 arr[::-1,::-1] #全部倒序 plt.imshow(cat_img_arr[:,::-1,:])#小猫左右反转 arr_3 = np.concatenate((cat_img_arr,cat_img_arr,cat_img_arr),axis=1)#1是横向 arr_9 = np.concatenate((arr_3,arr_3,arr_3),axis=0)#0是纵向 plt.imshow(arr_9)
Pandas 的数据结构
from pandas import Series,DataFrame#pandas的重点 import pandas as pd import numpy as np
Series是一种类似与一维数组的对象，由下面两个部分组成：
- values：一组数据（ndarray类型）
- index：相关的数据索引标签
#使用列表创建Series Series(data=[1,2,3]) Series(data=[1,2,3],index=['a','b','c'])#通过index设置显示索引