numpy基本操作1

#产生三种相同类型的数据
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
import random
if __name__ == '__main__':
    t1 = np.array([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9])
    print(t1)
    print(type(t1))

    t2 = np.array(range(10))
    print(t2)
    print(type(t2))

    t3 = np.arange(0,10,1) #起点，终点，步长，这种方法最常用
    print(t3)
    print(type(t3))

    #查看存储数据类型需要使用.dtype
    print(t3.dtype)

    #按照需求指定需要储存的数据的数据类型
    t4 = np.arange(0,10,1,dtype="float32")
    # t4 = np.arange(0, 10, 1, dtype=float) #也可以
    print(t4)
    print(t4.dtype)

    #手动转变源数据类型
    t5 = np.array([1,2,3,0,0,1],dtype=bool)
    print(t5)
    print(t5.dtype)

    t6 = t5.astype('int8')
    print(t6)
    print(t6.dtype)

    #生成小数
    t7 = np.array([random.random() for i in range(10)],dtype='float32') #默认是float64
    print(t7)
    print(t7.dtype)
    #生成小数后，我们希望只取到他的两位小数
    t8 = np.round(t7,2)
    print(t8)
    print(t8.dtype)

numpy也可以读取数据，读取.csv文件内的数据，但是我们不经常用，因为我们经常使用的是pandas

    #numpy也可以读取数据，读取.csv文件内的数据，但是我们不经常用，因为我们经常使用的是pandas
    data_path = './data.csv'
    t1 = np.loadtxt(data_path,delimiter=',',skiprows=1)
    t2 = np.loadtxt(data_path, delimiter=',',skiprows=1,unpack=True) #unpack=True表示把原数据转置
    print(t1)
    print("*"*50,'转置后',"*"*50)
    print(t2)