数据分析--numpy的基本使用

 一、numpy概述

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：

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

python中操作方式：

• 安装方法：pip install numpy
• 引用方式：import numpy as np

也可以通过安装anaconda软件操作，里面包含(numpy,pandas以及Matplotlib多个库)，本片文章是在anaconda3中运行！！！

• anaconda下载地址请戳：https://www.anaconda.com/download/
• anaconda安装及创建项目教程：https://jingyan.baidu.com/article/3f16e0031e87522591c10320.html

二、NumPy：ndarray-多维数组对象

创建ndarray：np.array()

ndarray是多维数组，与列表的区别是：

• 数组对象内的元素类型必须相同
• 数组大小不可修改

常用属性:

• T            数组的转置（对高维数组而言）
• dtype     数组元素的数据类型
• size       数组元素的个数
• ndim      数组的维数
• shape    数组的维度大小（以元组形式）

代码示例：

三、NumPy：ndarray-数据类型

ndarray数据类型：dtype： 
●布尔型：bool_ 
●整型：int_ int8 int16 int32 int64 
●无符号整型：uint8 uint16 uint32 uint64 
●浮点型：float_ float16 float32 float64
●复数型：complex_ complex64 complex128

四、NumPy：ndarray-创建

创建ndarray：
●array()		将列表转换为数组，可选择显式指定dtype
●arange()		range的numpy版，支持浮点数
●linspace()	        类似arange()，第三个参数为数组长度
●zeros()		根据指定形状和dtype创建全0数组
●ones()		        根据指定形状和dtype创建全1数组
●empty()		根据指定形状和dtype创建空数组（随机值）

五、NumPy：索引和切片

  -代码示例：
　　●a= np.array([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9])
　　●a2 = np.array([[0,1,2,3,4],[5,6,7,8,9],[10,11,12,13,14]])

-数组和标量之间的运算
    ●a+1	a*3	1//a	a**0.5
-同样大小数组之间的运算
    ●a+b	a/b	a**b
-数组的索引
    ●一维数组：a[5] --> #5	
    ●多维数组：
        ●列表式写法：a2[2][3]  --> #13		
        ●新式写法：a2[2,3](推荐)  --> #13
-数组的切片
    ●一维数组：a[5:8]     　　--> # array([5,6,7])       　
             a[:3] = 1     -->  # array([1,1,1,3,4,5,6,7,8,9])
    ●二维数组：a2[1:2, :4]  -->  # array([[5, 6, 7, 8]])　　
            a2[:,:1]     -->  # array([[0],[5],[10]])
　　　　　　　a2[:,1]     -->  # array([1,6,11])
-与列表不同，数组切片时并不会自动复制，在切片数组上的修改会影响原数组。	
    ●【解决方法： copy（）】             

六、NumPy：布尔型索引

问题：给一个数组，选出数组中所有大于5的数。
答案：a[a>5]
原理：
a>5会对a中的每一个元素进行判断，返回一个布尔数组
布尔型索引：将同样大小的布尔数组传进索引，会返回一个由所有True对应位置的元素的数组

问题2：给一个数组，选出数组中所有大于5的偶数。
答案：
a[(a>5) & (a%2==0)]
原理：此处不能用and,and为关键字；&为运算符，表示与的意思

问题3：给一个数组，选出数组中所有大于5的数或偶数。
答案：
a[(a>5) | (a%2==0)]
原理：此处 | 表示或的意思

备注：~表示非的意思

 七、NumPy：花式索引*

问题1：对于一个数组，选出其第1，3，4，6，7个元素，组成新的二维数组。
●答案：a[[1,3,4,6,7]]

问题2：对一个二维数组，选出其第一列和第三列，组成新的二维数组。
●答案：a[:,[1,3]]

问题3: 已知 a2 = np.array([[0,1,2,3,4],[5,6,7,8,9],[10,11,12,13,14]])，想要获取新的数组array([[1,3],[11,13]])该怎么切？
●答案： a2[[0,2],:][:,[1,3]] 
●备注：切勿两边同时花式索引，a2[[0,2],[1,3]]，得出 array([ 1, 13])       

八、NumPy：通用函数

通用函数：能同时对数组中所有元素进行运算的函数

九、NumPy：数学和统计方法

常用函数：
●sum	求和
●mean	求平均数
●std	求标准差
●var	求方差
●min	求最小值
●max	求最大值
●argmin	求最小值索引
●argmax	求最大值索引

十、NumPy：随机数生成

常用函数
●rand		给定形状产生随机数组（0到1之间的数）
●randint	给定形状产生随机整数
●choice		给定形状产生随机选择
●shuffle	与random.shuffle相同
●uniform	给定形状产生随机数组