この記事で登場する関数: array()、arange()、random()、randint()、zeros()、ones()、full()、eye()、reshape()、round()、T、転置()
こんにちは、こんにちは、皆さん、私はシャオバイです。現在データ分析について学んでいます。講義中にいくつかの洞察を得て、小さなメモにまとめました。それを共有して議論したいと思います。情報を見てください。何かが曖昧であったり正確さが足りないと感じた場合は、コメント エリアに @我呵 を記入してください。へへ~
1. numpyの使い方
1.1Numpy は、あらゆる次元の配列を高速に処理するための Python 科学計算ライブラリです。
1.2Numpy は、同じタイプの「項目」コレクションを記述する N 次元配列タイプ ndarray を提供します。
1.3 numpy.ndarray はベクトル化された操作をサポートします。
2. numpy の配列は Python のリストとは異なります
2.1 リストには複数のデータ型を格納できますが、配列には同じデータ型のみを格納できます。
2.2 配列は多次元にすることができる 多次元配列内のデータがすべて数値型の場合、それは線形代数の行列に相当し、相互演算を実行できます。
3. コードの使用法
(1).配列
1. ライブラリのインポート
import numpy as np2.配列（）
1 ～ 4 の 1 次元配列を生成します
a1=np.array([1,2,3,4])
a1
3.arange()
ステップ サイズ 2 で 2 ～ 22 の 1 次元配列を生成します (左側を含み、右側は除きます)。
a2=np.arange(2,22,2)
a2
4. 乱数を生成します:random()
2 行 2 列の 2 次元ランダム配列を生成します。
a3=np.random.random((2,2)) #两行两列，随机数
a3
3 行 3 列の 2 次元ランダム配列 (0 ～ 10 のデータ) を生成します。
a4=np.random.randint(0,10,size=(3,3))#元素是从0--10的随机数，三行三列
a4 
5.ゼロ()
2 行 2 列の 0 からなる 2 次元配列を生成します。
a5=np.zeros((2,2)) #两行两列都是0
a5
6. もの()
1 の 2 行 2 列の 2 次元配列を生成します。
a6=np.ones((2,2)) #两行两列都是1
a67.フル()
他の数値の 2 行 2 列を含む 2 次元配列を生成します。
a7=np.full((2,2),6) #两行两列都是6
a78.目()
上部の傾斜がすべて 1、その他の要素が 0 である 3 行 3 列の 2 次元配列を生成します。
a8=np.eye(3) #生成的是斜上方都是1，其他元素为0的3*3的矩阵
a8(2). 配列演算
1.reshape(): 切断
配列の次元を変換する
data=np.arange(12).reshape(3,4) #把一维数组变成三行四列的二维数组
data
2. それは私です
配列の次元を表示する
data.ndim
3.形状
配列を複数の行と列として表示する
data.shape
4.サイズ
配列要素の数を表示する
data.size
5.dタイプ
配列タイプの表示
data.dtype
(3) 配列と数値の計算
1. 配列を一定時間拡大する
a3=np.random.random((2,2)) #两行两列，随机数
aa=a3*10 #给a3数组的元素乘以10
aa
2.round()
配列に小数点以下 3 桁を与える
aaa=aa.round(3) #保留小数点
aaa
とりあえずこの記事はここで書いて、また次の記事でお会いしましょう！さようなら〜
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