統計は、（1）_科学技術計算ライブラリのPythonに人々に伝える-Numpy

.Ipynbネイティブコードは、より多くのあなたは私のgit-ハブを見ることができます見つけるために、ここでのコードの一部を示す、ブログの形式に手間が変換されます。https：//github.com/Yangami/Python-for-Statisticians/tree/master/ numpyの

＃- * -著者Yangami - * -
 輸入のNPとしてnumpyの PDとして輸入パンダ

形状

＃アレイの作成 
A = np.array（[1,2,3 ]）
B = np.arangeを（9 ）
A、B、タイプ（A）

C = np.array（[[[1,2,3]、[ 2,4,6]、[1,2,3]、[2,4,6 ]]]）
C 
np.shape（C）
np.shape（A）

np.array（[[[ 1,2- 、3]、[4,5,6]、[1,2,3]、[4,5,6 ]]]） 
＃のリストに配列
c.tolist（）

作り直します

= np.array（[1,2,3,4,5,6 ]）
a.reshape（ 6,1 ）
a.reshape（ 2,3 ）
np.array（[ 60、31、54、78 、89,34,65,78,56,77,88,44]）。整形（3,4 ）
a.reshape（ 1、-1）

基本的な操作

A. 1 + 2 * np.log（A）＃の条件はA> 2ブール値を返すように選択される＃1 bool値がインデックスを[A]> [2 ] ＃1 ＃分割マージa.reshape =（2,3 ）Aを＃[1線Aを取る] ＃は、列Aを服用[1,1 ：] [1] [2 ] ＃有する要素の[1,2]、[1] [2 ] ＃の分割アレイA1 = A [：、：1 ] A2 = A [：、1 ：】プリント（A1、' \ N- ' 、A2） ＃のマージアレイA1 + A2のhstack（（A1、A2））。vStack（（[0]、[1 ]））