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零基础学习python数据分析——numpy

2017-11-08  本文已影响0人  大数据在说话

Numpy是Python的一个科学计算的库,提供了矩阵运算的功能,其一般与Scipy、matplotlib一起使用。其实,list已经提供了类似于矩阵的表示形式,不过numpy为我们提供了更多的函数。科多大数据带你来看看。

一、如何使用numpy?

在Python中,如果我们使用numpy的时候,我们需要导入numpy,可以使用imprt numpy,但是一般最好使用import numpy as np(这里是将numpy命名为np方便后面调用)。

二、numpy的array用法:

定义array:

Array函数有两个参数,第一个是一个list,第二个是array中元素的类型。 我们可以使用函数 type(a)来得到a的类型,返回应该是array。

多维的Array定义只需将array中的参数修改为多维的list。例子如下:

另外,我们还有其他定义array的方式,主要是以下几个函数:

.zeros((3,3)):定义一个全部元素为0的3*3矩阵

. ones ((3,3)):定义一个全部元素为1的3*3矩阵

. eye (3,3):定义一个3*3的单位矩阵

. empty ():只分配空间,相当于一个空的区域,显示的有可能是0,有可能是1

. arange ():类似于之前学的range的使用方法,不过这个是在numpy中使用的

. linspace ():与range相似,不同:第三个参数指定分成几个部分,且取到第二个数字(range是不取第二个数字)

.random.random():取一个或多个随机数

Numpy是Python的一个科学计算的库,提供了矩阵运算的功能,其一般与Scipy、matplotlib一起使用。其实,list已经提供了类似于矩阵的表示形式,不过numpy为我们提供了更多的函数。

一、 如何使用numpy?

在Python中,如果我们使用numpy的时候,我们需要导入numpy,可以使用imprt numpy,但是一般最好使用import numpy as np(这里是将numpy命名为np方便后面调用)。

二、 numpy的array用法:

定义array:

Array函数有两个参数,第一个是一个list,第二个是array中元素的类型。

我们可以使用函数 type(a)来得到a的类型,返回应该是array。

多维的Array定义只需将array中的参数修改为多维的list。例子如下:

另外,我们还有其他定义array的方式,主要是以下几个函数:

.zeros((3,3)):定义一个全部元素为0的3*3矩阵

. ones ((3,3)):定义一个全部元素为1的3*3矩阵

. eye (3,3):定义一个3*3的单位矩阵

. empty ():只分配空间,相当于一个空的区域,显示的有可能是0,有可能是1

. arange ():类似于之前学的range的使用方法,不过这个是在numpy中使用的

. linspace ():与range相似,不同:第三个参数指定分成几个部分,且取到第二个数字(range是不取第二个数字)

.random.random():取一个或多个随机数

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