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  • 1.numpy的用法

    numpy创建ndarray对象的三种方法

    1.1.list转化

    In [8]: import numpy as np
    
    In [9]: a = [1,2,3,4]
    
    In [10]: x1 = np.array(a)
    
    In [11]: x1
    Out[11]: array([1, 2, 3, 4])
    
    In [12]: type(x1)
    Out[12]: numpy.ndarray

    1.2.numpy内的函数生存

    In [13]: x2 = np.arange(11)
    
    In [14]: x2
    Out[14]: array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10])

    1.3.文件生存

    01.csv文件如下

    使用numpy的loadtxt方法打开

    • 第一个参数:文件名
    • delimiter:以什么分隔
    • skiprows:跳过的行
    • usecols:使用哪几列
    • unpack:默认False,表示是否把列分开
    x = np.loadtxt('01.csv',delimiter=',',skiprows=1,usecols=(1,4,6),unpack=False)

    显示结果

    In [18]: x.shape
    Out[18]: (242, 3)

    把每列分开保存

    In [24]: open,close,volume = np.loadtxt('01.csv',delimiter=',',skiprows=1,usecols=(1,4,6),unpack=True)

    结果:

    In [26]: open.shape
    Out[26]: (242,)

    1.4.numpy的常用函数

    In [36]: c = np.random.randint(1,100,10)
    
    In [37]: c
    Out[37]: array([44, 26, 40, 87, 32, 82, 20, 70, 62, 14])
    
    In [38]: c.min()
    Out[38]: 14
    
    In [39]: c.max()
    Out[39]: 87
    
    In [40]: c.mean()
    Out[40]: 47.7
    
    In [43]: y = np.sort(c)
    
    In [44]: y
    Out[44]: array([14, 20, 26, 32, 40, 44, 62, 70, 82, 87])
     
     
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