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    数据分析-NumPy数组的数学运算

    背景介绍 今天我们学习使用numpy的内置数学运算方法和基本的算术运算符两种方式对数组进行数学运算的学习，内容涉及到线性代数的向量矩阵的基本运算知识（不熟悉的童鞋回头自己补一下哈），接下来开始： ?...编码如下： # ### 使用numpy数组进行数学运算 import numpy as np x = np.array([[1,2],[3,4]]) y = np.array([[5,6],[7,8]]...np.divide(x,y) # ## 取平方根 np.sqrt(x) v = np.array([9,10]) w = np.array([11,13]) # ## 使用np.dot()进行矩阵运算 # ### 他的函数返回两个数组的点积...# ### 对于1-D阵列，它是向量的内积。 # ### 对于N维数组，它是a的最后一个轴和b的倒数第二个轴的和积。...v.dot(w)#相当于 (9*11) + (10*13) np.dot(v,w) np.dot(x,y) # ### 数组的转置 x x.T np.sum(x)# 1+3+2+4 np.sum(x,axis

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    Python数据分析(4)-numpy数组的属性操作

    numpy数组也就是ndarray，它的本质是一个对象，那么一定具有一些对象描述的属性，同时，它还有元素，其元素也有一些属性。本节主要介绍ndarray以及其元素的属性和属性的操作。...---- 1. ndarray的属性 ndarray有两个属性：维度（ndim）和每个维度的大小shape（也就是每个维度元素的个数） import numpy as np a = np.arange...3 数组维度的大小 (2, 3, 4) 对于ndarray数组的属性的操作只能操作其shape，也就是每个维度的个数，同时也就改变了维度（shape是一个元组，它的长度就是维度（ndim）），下面介绍两种改变数组...shape的方式： import numpy as np a = np.arange(24) a.shape=(2,3,4) # a.shape=(4,6),直接对a进行操作 a.shape = (...import numpy as np a = np.arange(24) a.shape=(2,3,4) print('元素的类型',a.dtype) # 对dtype直接复制是直接在原数组上修改的方式

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    Python|Numpy读取本地数据和索引

    学习numpy是后面学习pandas的重要基础。Numpy用np.array()的方法就可以创建数组，常见的数据类型有int，float，bool。...数组的基本运算与矩阵的运算有点类似，但这不是今天的重点，今天主要讲的是numpy读取本地数据和索引。...2.Numpy读取数据 由于csv便于展示、读取和写入，所以很多地方也是用csv的格式存储和传输中小型的数据，操作csv格式的文件，操作数据库中的数据也是很容易的实现的。...（2）dtype：数据类型，可选，CSV的字符串以什么数据类型读入数组中，默认np. float （3）delimiter：分隔字符串，默认是任何空格，改为逗号。...（5）usecols：读取指定的列，索引，元组类型。 （6）unpack：如果True，读入属性将分别写入不同数组变量，False 读入数据只写入一个数 组变量，默认False。

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    数据科学 IPython 笔记本 9.4 NumPy 数组的基础

    9.4 NumPy 数组的基础 本节是《Python 数据科学手册》（Python Data Science Handbook）的摘录。...译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 Python 中的数据操作几乎与 NumPy 数组操作同义：即使是像 Pandas 这样的新工具也是围绕 NumPy 数组构建的。...本节将介绍几个示例，使用 NumPy 数组操作来访问数据和子数组，以及拆分，重塑和连接数组。 虽然这里显示的操作类型可能看起来有点枯燥和怪异，但它们构成了本书中使用的许多其他示例的积木。...x1[4] # 7 要从数组的末尾开始索引，可以使用负索引： x1[-1] # 9 x1[-2] # 7 在多维数组中，可以使用以逗号分隔的索引元组来访问项目： x2 ''' array(...5 # array([5, 3, 1]) 多维子数组 多维切片以相同的方式工作，多个切片用逗号分隔。

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    Python Numpy布尔数组在数据分析中的应用

    在数据分析和科学计算中，布尔数组是一个非常重要的工具，它可以帮助我们进行数据的筛选、过滤和条件判断。Python的Numpy库提供了丰富的布尔运算功能，能够高效地对数据进行处理。...在Numpy中，布尔数组可以用于数据的过滤、选择特定条件下的元素，或在进行元素替换时充当条件掩码。 生成布尔数组 首先，来看一个简单的示例，通过条件比较生成一个布尔数组。...Numpy中的布尔运算 Numpy中的布尔运算包括与运算、或运算、非运算等。这些运算可以用于布尔数组之间的操作，也可以与其他数组结合使用，以实现复杂的数据筛选和操作。...Numpy中的布尔索引 布尔索引是Numpy中一个非常强大的功能，通过布尔索引，可以根据布尔数组的值选择原始数组中的元素，从而实现数据的过滤和筛选。...总结 Numpy中的布尔数组、布尔运算与布尔索引为数据处理提供了强大的工具。这些功能不仅可以帮助我们高效地筛选和过滤数据，还可以根据特定条件对数据进行批量处理。

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    Python Numpy包 常用函数总结

    参考链接： Python中的numpy.full_like 学习整理自：http://www.cnblogs.com/TensorSense/p/6795995.html，如有侵权，联系删除  Numpy....reshape((2, 3, 4))  a[1, 2, 3] 表示 3个维度上的编号， 各个维度的编号用逗号分隔  ·       多维数组切片  a [：，：，：：2 ] 缺省时，表示从第0个元素开始...  np.copysign(a, b) : 将b中各元素的符号赋值给数组a的对应元素  ·       数据的CSV文件存取  CSV (Comma-Separated Value,逗号分隔值) 只能存储一维和二维数组...； dtype：数据类型，读取的数据以此类型存储； delimiter: 分割字符串，默认是空格; unpack: 如果为True， 读入属性将分别写入不同变量。 ...(frame, dtype = float, count=-1, sep=’’)： frame： 文件、字符串 ； dtype： 读取的数据以此类型存储； count：读入元素个数， -1表示读入整个文件

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    Python之Numpy库常用函数大全（含注释）

    Numpy是科学计算库,是一个强大的N维数组对象ndarray，是广播功能函数。...a[1, 2, 3] 表示 3个维度上的编号， 各个维度的编号用逗号分隔  - 多维数组切片  a [：，：，：：2 ] 缺省时，表示从第0个元素开始，到最后一个元素  数组的运算  np.abs(a)...  np.copysign(a, b) : 将b中各元素的符号赋值给数组a的对应元素   - 数据的CSV文件存取  CSV (Comma-Separated Value,逗号分隔值) 只能存储一维和二维数组...； dtype：数据类型，读取的数据以此类型存储； delimiter: 分割字符串，默认是空格; unpack: 如果为True， 读入属性将分别写入不同变量。 ...(frame, dtype = float, count=-1, sep=’’)： frame： 文件、字符串 ； dtype： 读取的数据以此类型存储； count：读入元素个数， -1表示读入整个文件

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    Numpy 入门之创建数组

    除了《Numpy 简介》篇介绍的4种创建数组的方法外，常用的方法还有以下几种： arange函数，通过制定起始值、终值和步长创建一维数组，数组不包括终值。...可以看出内存中是以little endian（低字节位在前）方式保存数据的 loadtxt函数，从文本文件读入数据并以数组的形式输出，只能读入结构化的数组(每行的列数一样）。...，默认为浮点型 comments：注释符，默认为“#”，以其开始的行会被忽略 delimiter：分隔符，默认为空白符(空格，制表符等) converters: 转换字典。...，或者文件路径 dtype：返回的数组的数据类型 count：读取的项数，-1代码读取全部项 sep：项目间的分隔符。...空格符‘ ’匹配另个或多个空白的字符。 示例，略 fromfunction函数。可以写一个python函数，将数组的下标转换为数组中对应的值，然后以此函数为参数，创建数组。

    1.7K20

    【Python】.tsp文件的读取

    最近做课程作业，需求解TSP问题（旅行商问题），数据集格式均是.tsp格式的，下面就用pandas来进行数据的加载，并转换成列表形式。.../TSP问题测试数据集/att48.tsp', sep=" ", skiprows=6, header=None) 这里选用了三个参数： sep为空格，即不同列数据以空格形式分隔； skiprows...3、读取城市序号 进行完上面的操作后，df就成为了一个DateFrame对象，索引时需注意，第一个为列标，第二个为行标（和二维数组的索引顺序相反） 由于最后一行以EOF结束，因此我们需读取len(df)...city = np.array(df[0][0:len(df)-2]) 这里用到的是numpy的array，通过tolist,可以将其转换成列表。...完整代码 import pandas as pd import numpy as np # 载入数据 df = pd.read_csv('.

    2.3K20

    python笔记之NUMPY中的掩码数组numpy.ma.mask

    参考链接： Python中的numpy.asmatrix python科学计算_numpy_线性代数/掩码数组/内存映射数组   1....文件存取   numpy中提供多种存取数组内容的文件操作函数，保存的数组数据可以是二进制格式或者文本格式，二进制格式可以是无格式二进制和numpy专用的格式化二进制类型； tofile()方法将数组数据写到无格式二进制文件中...sep参数，则tofile()、fromfile()将以文本格式进行输入输出，sep指定文本的分隔符； load()、save()将数组数据保存为numpy专用的二进制文件中，会自动处理元素类型和形状等信息...，通过delimiter参数指定间隔符；默认输出的格式为'%.18e',默认以空格分隔。   ...内存映射数组   通过memmap()创建内存映射数组，该数组从文件中读取指定偏移量的数据，>而不会把整个文件读入到内存中；可传入参数：   filename：数组文件   dtype：[uint8]，

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    Python数据分析实战之数据获取三大招

    库读取数据 Numpy读取数据方法与Pandas类似，其包括loadtxt, load, fromfile Methods Describe Return loadtxt 从txt文本中读取数据 从文件中读取的数组...load 使用numpy的load方法可以读取numpy专用的二进制数据文件，从npy, npz或pickled文件中加载数组或pickled对象 从数据文件中读取的数据、元祖、字典等 fromfile...delimiter : str, optional 字符串, 选填, 默认空格, 用来分隔多个列的分隔符, 如逗号、TAB符。...使用 load 方法读取数据文件 使用numpy的load方法可以读取numpy专用的二进制数据文件，从npy, npz或pickled文件中加载数组或pickled对象, 该文件通常基于numpy的save...空("")分隔符表示该文件应该作为二进制文件处理。分隔符中的空格(" ")匹配零个或多个空格字符。仅由空格组成的分隔符必须至少匹配一个空白。

    6.6K30

    Python数据分析实战之数据获取三大招

    库读取数据 Numpy读取数据方法与Pandas类似，其包括loadtxt, load, fromfile Methods Describe Return loadtxt 从txt文本中读取数据 从文件中读取的数组...load 使用numpy的load方法可以读取numpy专用的二进制数据文件，从npy, npz或pickled文件中加载数组或pickled对象 从数据文件中读取的数据、元祖、字典等 fromfile...delimiter : str, optional 字符串, 选填, 默认空格, 用来分隔多个列的分隔符, 如逗号、TAB符。...使用 load 方法读取数据文件 使用numpy的load方法可以读取numpy专用的二进制数据文件，从npy, npz或pickled文件中加载数组或pickled对象, 该文件通常基于numpy的save...空("")分隔符表示该文件应该作为二进制文件处理。分隔符中的空格(" ")匹配零个或多个空格字符。仅由空格组成的分隔符必须至少匹配一个空白。

    6.1K20

    数据科学 IPython 笔记本 9.5 NumPy 数组上的计算：通用函数

    9.5 NumPy 数组上的计算：通用函数 本节是《Python 数据科学手册》（Python Data Science Handbook）的摘录。...译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 到目前为止，我们一直在讨论 NumPy 的一些基本要点；在接下来的几节中，我们将深入探讨 NumPy 在 Python 数据科学领域如此重要的原因。...也就是说，它为数据数组的最优计算，提供了一个简单而灵活的接口。 NumPy 数组的计算速度非常快，也可能非常慢。使其快速的关键是使用向量化操作，通常通过 NumPy 的通用函数（ufunc）实现。...ufunc实现的，其主要目的是，对 NumPy 数组中的值快速执行重复操作。...三角函数 NumPy 提供了大量有用的ufunc，对数据科学家来说最有用的是三角函数。

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    产生和加载数据集

    ，numpy.loadtxt和numpy.genfromtxt(),后者面向结构化数组和缺失数据的读取 文件储存：文件储存要借助 numpy.savetxt()函数 arr=np.arange(0,12,0.5...=",") #fmt="%d"表示保存为整数 loaded_data=np.loadtxt("d:/code/tmp/arr.txt",delimiter=",") #读入的时候也需要指定分隔符 print...Numpy 读写文件 文件读取：读取二进制文件要用到numpy.load（）函数 #读取时扩展名不能省略 np.load(path) 文件储存：保存单个数组为后缀名是.npy 的二进制文件用的是numpy.save...()函数,保存多个数组到一个后缀名为.npz 的文件用到的函数是numpy.savez() (按照传入函数的参数先后顺序进行保存，可以通过变量名=数组名的形式给保存数组赋予名称，再次打开数组时直接按照字典的格式索引即可...的函数产生模拟数据集 参见numpy中数据集的产生

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    数据科学 IPython 笔记本 9.11 结构化数据：NumPy 的结构化数组

    9.11 结构化数据：NumPy 的结构化数组 本节是《Python 数据科学手册》（Python Data Science Handbook）的摘录。...本节演示了 NumPy 结构化数组和记录数组的用法，它们为复合异构数据提供了有效的存储。...这里没有任何东西告诉我们三个数组是相关的；如果我们可以使用单一结构来存储所有这些数据，那将更自然。NumPy 可以使用结构化数组处理这个问题，结构化数组是具有复合数据类型的数组。...正如我们所看到的，Pandas 提供了Dataframe对象，它是一个构建在 NumPy 数组上的结构，它提供了各种有用的数据操作功能，类似于我们在这里展示的东西，以及更多。...在某些情况下，最好了解这里讨论的结构化数组，特别是在你使用 NumPy 数组来映射到 C，Fortran 或其他语言的二进制数据格式的情况下。

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