Python数据分析-Numpy数值计算

Numpy介绍:

NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包。它是pandas等其他各种工具的基础。

NumPy的主要功能:
  1)ndarray,一个多维数组结构,高效且节省空间
  2)无需循环对整组数据进行快速运算的数学函数
  3)读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具
  4)线性代数、随机数生成和傅里叶变换功能
  5)用于集成C、C++等代码的工具

pyhton里面安装、引入方式:
  安装方法:pip install numpy
  引用方式:import numpy as np

创建数组:

首先导入numpy模块

a=[1,2,3,4]
b=np.array(a)

print(b,type(b))  #[1 2 3 4] <class ‘numpy.ndarray‘>

原文地址:https://www.cnblogs.com/yangzhizong/p/10069364.html

时间: 2024-10-02 19:00:15

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Numpy (Numerical Python) 高性能科学计算和数据分析的基础包: ndarray,多维数组(矩阵),具有矢量运算能力,快速.节省空间: 矩阵运算,无需循环,可以完成类似Matlab中的矢量运算: 线性代数.随机送生成: ndarray ,N维数组对象(矩阵) 所有元素必须是相同类型 ndim属性,维度个数 shape属性,各维度大小 dtype属性,数据类型 代码示例: import numpy # 生成指定维度的随机多维数据(两行三列) data = numpy.rando

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numpy库入门 维度:一组数据的组织形式 一维数据:由对等关系的有序或无序数列构成,采用线性方式组织 (列表,集合) (数组) 列表和数组 都是一组数据的有序结构 不同点 列表:数据类型可以不同 数组:数据类型相同 二维数据:由多个一维数据构成,是一维数据的组合形式 (表格)(列表) 多维数据:由一维或二维数据在新维度上扩展形成(多维列表) 高维数据仅利用最基本的二元关系展示数据间的复杂结构 (字典) Numpy Numpy 是一个开源的python科学计算基础库 一个强大的N维数组对象 nd

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Numpy特点 Numpy作为使用Python进行科学计算的常用库,有着如下特点: 提供了N维数组(矩阵),快速高效,矢量数学运算: 高效的Index,不需要循环,因为底层实现采用了C语言开发. 常见的数组和矩阵的方法 数组和矩阵的创建与维度信息 numpy.array() ## 数组的创建 vector = numpy.array([1,2,3,4]) ## 矩阵的创建 matrix = numpy.array([ [1,2,3], [4,5,6], [7,8,9] ]) shape ## 打

python 数据分析 Numpy(Numerical Python Basic)

# 导入numpy 模块 1 import numpy as np 10 a = np.random.random((2,4)) 11 a 12 Out[5]: 13 array([[0.20974732, 0.73822026, 0.82760722, 0.050551 ], 14 [0.77337155, 0.06521922, 0.55524187, 0.59209907]]) # 求矩阵所有数据的和,最小值,最大值 22 np.sum(a) 23 Out[7]: 3.8120575132

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import numpy as np def asum(a_list,b_list,n1=2,n2=3): a = np.array(a_list) b = np.array(b_list) c = pow(a,n1) + pow(b,n2) return c a_lst = [1,2,3,4] b_lst = [2,3,4,5] print(asum(a_lst,b_lst)) #np.array()生成数据对象ndarray a = np.array([[1,2,3,4],[1,2,3,4]

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