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Python数据处理-萌新手把手,Numpy基础入门,数组学习

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前言:

目前小伙伴们对“c语言abs与fabs”大致比较关怀,姐妹们都需要知道一些“c语言abs与fabs”的相关文章。那么小编在网上收集了一些关于“c语言abs与fabs””的相关资讯,希望同学们能喜欢,看官们一起来学习一下吧!

温馨提示:您阅读学习完本文需要3分钟,就可以掌握Python-Numpy基础入门,数组知识。

我们今日头条号甫义教育之前一系列的数据采集文章分享,基本上都是有Python基础要求的,而现在进入Python数据处理阶段,我们从新开始起航,从零开始。Step by Step,带您一起学习、分享Python科学数据处理、数据分析。开始我们之旅吧!

一 开发工具安装

假设您已经安装了Python3.X,安装时候记得添加到PATH(系统路径)。安装完,可以看到如下(我安装了两个版本,安装3.X即可)

然后我们开始安装我们的IDLE如下,好丑啊

系统自带的IDE,并不友好,我们不想用。可以安装PyCharm,强大的IED,我们之前的数据采集都是用它来进行的。但是对于新手,显得特别麻烦,尤其是配置库和环境等等,特别是我们一些做工科、理科研究的学生,显然不需要。选用一种交互式计算和开发环境——ipython,当然这个只是初学过度,后面我们将使用Anaconda等开发工具。

1.安装ipthon

Win+R键输入cmd打开控制台:pip install ipython

安装完后,cmd输入ipython (或者ipython --pylab,以带matplotlib模式启动)进入python编辑界面如下:

2ipython使用简单知识点:

Tab键:代码提示

?:提示当前变量的内省类型信息等

%run XXX.py:运行XXX.py文件

Ctrl+C:终端当前运行停止

%paste 、%cpaste:黏贴复制代码

二 多维数组对象ndarray

一张图既可以理解多维度的数组对象,如下图。怎么深入理解?——推荐看本书刘大神的《三体》,哈哈

1维-3维数组

1.创建ndarray

方式一:将一切对象塞入Numpy数组

方式二:指定类型创建一维数组

方式三 创建标准矩阵one,零矩阵zero

方式四:限制范围创建 numpy.linspace(start, stop, num, endpoint, retstep, dtype)

方式五 log scale(对数尺度?不懂翻译)数组,对数化的数组矩阵

numpy.logspace(start, stop, num, endpoint, base, dtype)

方式六 组合式创建

2读取数组

array[index] 直接读取位置数据、array【:index】子数组

array.shape查看形状、array.ndim维度、array.dtype数据类型

3.数组运算

二维数组相乘、相加减,即2x2矩阵(数组)运算。这个知识点不知道的,请评论给你脑补知识点。

4.数组函数ufunc

一元函数:abs/fabs/sqrt/square/exp/log/sign/ceil

二元函数:add/subtract/multiply/divide/

5.现存在的数据转换成numpy array

现存的list, list of tuples, tuples, tuple of tuples or tuple of lists等对象转换成array

numpy.asarray(a, dtype = None, order = None)

现存的String转换成array

numpy.frombuffer(buffer, dtype = float, count = -1, offset = 0)

6.遍历数组

reshape,对N xM=E维度的数组,可以任意转换成其他E维度分解,例如1X12=12=3X4=2X6=4X3

一个多维度遍历numpy.nditer

多个多维数组同时遍历

三总结

这节课,主要学习了开发工具的安装及使用,数组的基本知识,创建、遍历、基础运算、等。比较基础入门.

下一文,我们将继续学习Numpy的数组操作、二进制的操作、字符串操作等数据操作知识

非常感谢您的细心阅读,喜欢请关注甫义教育今日头条号,我们将创作Python如何进行数据处理、数据分析等原创作品,来实现挖掘数据的价值,谢谢!

标签: #c语言abs与fabs #c二元数组