List （列表）是 Python 中最基本的数据结构。在用法上，它有点类似数组，因为每个列表都有一个下标，下标从 0 开始。因此，我们可以使用 list[1] 来获取下标对应的值。...同时它还支持插入和删除等操作，所以它还是一个可变对象。 可以简单理解为，Python 的列表是长度可变的数组。一般而已，我们用于列表创建都是一维数组。那么问题来，我们如果创建多维数组呢？...0] list_two = [0] * 3 print(list_one) print(list_two) >>> 运行结果： [0] [0, 0, 0] 那么利用这个重复特性，我们是否可以来创建一个二维数组呢...如果要使用列表创建一个二维数组，可以使用生成器来辅助实现。...02 相比 List，NumPy 数组的优势 NumPy 全称为 Numerical Python，是 Python 的一个以矩阵为主的用于科学计算的基础软件包。
数组是编程中的基本数据结构，使我们能够有效地存储和操作值的集合。Python作为一种通用编程语言，提供了许多用于处理数组和矩阵的工具和库。...特别是，在处理表格数据或执行需要二维结构的操作时，将 1−D 数组转换为 2−D 数组的能力是一项基本技能。 在本文中，我们将探讨使用 Python 将 1−D 数组转换为 2−D 数组的列的过程。...了解 1−D 和 2−D 数组： 1−D 数组 一维数组，也称为一维数组或向量，表示排列在单行或单列中的元素集合。数组中的每个元素都使用索引访问，索引指示其在数组中的位置。...例如，一维数组可以存储数字序列，例如 [1， 1， 1， 2， 3]。 2−D 数组 二维数组，也称为二维数组或矩阵，通过组织行和列中的元素来扩展一维数组的概念。...column_stack（） 函数采用一系列 1−D 数组并将它们水平堆叠以形成一个 2−D 数组。我们将数组 array1 和 array2 作为参数传递给 column_stack（） 函数。
更多的二维数组创建方式 【ones】 ones() 函数用于创建一个所有元素都为 1 的数组 import numpy as np a = np.ones((2, 3)) print(a) 【zeros...】 zeros() 函数与前面类似，用于创建一个所有元素都为0 的数组 import numpy as np a = np.zeros((2, 3)) print(a) 【empty】 empty...()函数同样用于创建一个指定形状数组，它的特点在于数组的每个元素为随机值 import numpy as np a= np.empty((3, 4)) print(a) 可以看到，每个元素的值是随机的...【eye eye()函数用于生成一个n阶方阵，其对角线上的元素均为1，其余元素均为0 import numpy as np a= np.eye(3) print(a) b=np.eye(3,4) print...(b) c=np.eye(4,3) print(c) 当矩阵的行和列相等时，生成一个对角线全为1的单位矩阵 当行和列不等时，可以看到生成的矩阵是基于前者的，从第一个元素开始以最大的方阵为准 多余的维度会被全部填
如果你看过比较优秀的 Python 开源框架，肯定见到过元类的身影。例如，在一个类中定义了类属性 __metaclass__，这就说明这个类使用了元类来创建。 那元类的实现原理究竟是怎样的？...使用元类能帮我们在开发中解决什么样的问题？ 这篇文章，我们就来看一下 Python 元类的来龙去脉。 什么是元类？...在这里，你也可以感受一下这句话的含义：Python 中一切皆对象！ 无论是普通类型、方法、实例，还是类，都可以统一看作对象，它们的起源就是元类。...其实，在 Python 中，使用 type 方法，我们可就以创建出一个类，type 方法的语法如下： type(class_name, (base_class, ...), {attr_key: attr_value...其实，它可以是一个方法，也可以是一个类。 用方法创建类 如果类属性 __metaclass__ 赋值的是一个方法，那么创建类的过程，就交给了一个方法来执行。
所以我们可以明白了，type是Python中用来创建所有类的元类，是所有模具的模具。在Python当中，我们把一个类的类叫做元类（metaclass）。...所以type就是Python当中内置的元类，我们也可以自己创建我们需要的元类。通过元类，我们创建的对象也是一个类，而不是一个实例。 动态创建类 理解了type是一切类基础之后，再来看动态类就简单了。...动态类是动态语言最大的特性之一，作为典型的动态语言，Python自然也是支持类型的动态创建的。 在Python当中，创建动态类型的一种方式就是通过type关键字。...说起来有些意想不到，type函数不是用来查询对象所属的类型的吗，怎么还可以创建类呢？ 这其实是type的另外一种用法，作为元类来创建一个类。...这样创建出来的类和我们通过class定义的静态类效果是一样的： ? 也就是说，我们可以先把函数实现，然后再根据任务的需要把这些函数组装成新的类。
例如，如果要生成一个二维数组，需要向array函数传递一个列表类型的参数。每一个列表元素是一堆的ndarray类型数组，作为二维数组的行。...ndarray对象的内容可以通过索引或切片来访问和修改，与Python中list的切片操作一样。...【示例】一维数组切片和索引的使用 # 创建一维数组 a = np.arange(10) print(a) # 索引访问：1.正索引访问，从0开始到当前长度减一 print('正索引为0的元素:', a[...] [1 3 5] [9 8 7 6 5 4 3 2 1 0] 【示例】二维数组切片和索引的使用 # 创建一维数组 x = np.arange(1, 13) a = x.reshape(4, 3) #...2 个参数值必须可以整除待分隔数组的列数。
先来看看Pandas三个基本的数据结构： Series DataFrame Index Pandas的Series对象 Pandas的Series对象是一个带索引数据构成的一维数组，可以用一个数组创建Series...values属性返回的结果和Numpy数组类似 data.values array([0.25, 0.5 , 0.75, 1. ]) index属性返回结果是一个类型为pd.Index的类数组对象 data.index...和之前介绍的Series一样，DataFrame既可以作为一个通用型Numpy数组，也可以看做特殊的Python字典。...DataFrame是广义的Numpy数组 如果将Series 类比为带灵活索引的一维数组，那么DataFrame 就可以看作是一种既有灵活的行索引，又有灵活列索引的二维数组。...假如有一个二维数组，就可以创建一个可以指定行列索引值的DataFrame。
列表的形状一样，区别在于数组的切片是针对原始数组 二维数组 以数组作为数组元素，二维数组包括行和列，类似于表格，又称为矩阵 三维数组（多维数组） 为数为三的数组元素，也称矩阵列表 轴的概念 ：轴是NumPy... np.empty() 创建指定维度以0填充的数组 np.zeros() 创建指定维度以1填充的数组 np.ones() 创建指定维度和类型的数组并以指定值填充 np.full() 从数值范围创建数组... np.random.randint() 生成正态分布的随机数组 np.random.normal() Numpy的数据类型比Python数据类型增加了更多种类的数值类型，为了区别于...Python的数据类型，像bool、int、float等数据类型的名称末尾都加了 “_” 索引 用于标记数组当中对应元素的唯一数字，从0开始 索引的区间范围 [0~N-1] 索引的使用语法 obj...[index] 切片式索引 语法结构 [start:stop:step] start:起始索引 stop:终止索引 step:步长 二维数组索引 语法格式 array[n,m] 二维数组的切片式索引
矩阵：二维数组 NumPy 曾有一个专门的 matrix 类，但现在已经弃用了，所以本文会交替使用「矩阵」和「二维数组」这两个术语。...因此，NumPy 共有三类向量：一维向量、二维行向量和二维列向量。下图展示了这三种向量之间的转换方式： 一维向量、二维行向量和二维列向量之间的转换方式。...为了解决这样的问题，MATLAB 的方式是创建一个网格： 使用 MATLAB 创建网格的示意图 使用如上提供的参数 I 和 J，meshgrid 函数接受任意的索引集合作为输入，mgrid 只是切分，indices...三维及更高维 当你通过调整一维向量的形状或转换嵌套的 Python 列表来创建 3D 数组时，索引的含义是 (z,y,x)。...命令来堆叠图像会更方便一些，向一个 axis 参数输入明确的索引数值： 堆叠一般三维数组 如果你不习惯思考 axis 数，你可以将该数组转换成 hstack 等函数中硬编码的形式： 将数组转换为 hstack
矩阵：二维数组 NumPy 曾有一个专门的 matrix 类，但现在已经弃用了，所以本文会交替使用「矩阵」和「二维数组」这两个术语。...因此，NumPy 共有三类向量：一维向量、二维行向量和二维列向量。下图展示了这三种向量之间的转换方式： 一维向量、二维行向量和二维列向量之间的转换方式。...为了解决这样的问题，MATLAB 的方式是创建一个网格： 使用 MATLAB 创建网格的示意图 使用如上提供的参数 I 和 J，meshgrid 函数接受任意的索引集合作为输入，mgrid 只是切分，...三维及更高维 当你通过调整一维向量的形状或转换嵌套的 Python 列表来创建 3D 数组时，索引的含义是 (z,y,x)。...命令来堆叠图像会更方便一些，向一个 axis 参数输入明确的索引数值： 堆叠一般三维数组 如果你不习惯思考 axis 数，你可以将该数组转换成 hstack 等函数中硬编码的形式： 将数组转换为
注意 numpy.array 和标准 Python 库中的类 array.array 是不同的。标准 Python 库中的类 array.array 只处理一维的数组，提供少量的功能。...（error）在于调用 array 时使用了多个数值参数，而正确的方法应该是用「[]」来定义一个列表的数值而作为数组的一个参数。...因此，NumPy 提供了一些函数可以创建有初始数值的占位符数组，这样可以减少不必要的数组增长及运算成本。...如下多维数组 i 和 j 可以分别作为索引 a 中第一个维度和第二个维度的参数，例如 a[i, j] 分别从 i 和 j 中抽取一个元素作为索引 a 中元素的参数。...[[ 2, 5], [ 7, 11]]) 然而，我们不能如上把 i 和 j 放在一个数组中作为索引，因为数组会被理解为索引 a 的第一维度。
1 NumPy简介 NumPy是一个开源的Python库，几乎应用于科学和工程的每个领域。 它是用Python处理数字数据的通用标准，是科学和PyData生态系统的核心。...详情 安装和导入NumPy ---- 3 NumPy array 和 python list NumPy提供了大量快速有效的方法来创建数组和处理数组中的数值数据。...它有一个元素网格，可以用各种方式索引。 元素都是相同的类型，称为数组数据类型。 数组可以由非负整数的元组、布尔、另一个数组或整数索引。 详情 什么是数组？...---- 5 array更多介绍 本节介绍一维数组、二维数组、n数组、向量、矩阵 你可能偶尔会听到一个数组被称为“ndarray”，它是“N维数组”的缩写。...可能还会听到一维、一维数组、二维、二维数组等等。 NumPy ndarray类用于表示矩阵和向量。
numpy：numerical python缩写，提供了底层基于C语言实现的数值计算库，与python内置的list和array数据结构相比，其支持更加规范的数据类型和极其丰富的操作接口，速度也更快 numpy...只不过这里的隐式循环交由底层C语言实现，因此相比直接用python循环实现，ufunc语法更为简洁、效率更为高效 索引、迭代和切片操作方式与普通列表比较类似，但是支持更为强大的bool索引 这部分内容比较基础...numpy中支持5类创建数组的方式： 从普通数据结构创建，如列表、元组等 从特定的array结构创建，支持大量方法，例如ones、zeros、empty等等 empty接收指定大小创建空数组，这里空数组的意义在于未进行数值初始赋值...=1堆叠，自然也就要求二者长度一致，堆叠后是一个Nx2的二维数组 ?...numpy可以很方便的实现基本统计量，而且每种方法均包括对象方法和类方法： max，argmax分别返回最大值和最大值对应索引，可接收一个axis参数，指定轴线的聚合统计。
((3, 3)) 返回值：是一个二维数组 关于randint np.random.randint(10) 返回值：仅仅得到一个整数，且得到的整数总是小于10 对前两个参数赋值，注意第二个参数要大于第一个参数的值...第一列是数据的索引，第二列是数据 2.1Pandas数据结构之Series 当Series数组元素为数值时，可以使用Series对象的describe方法对Series数组的数值进行分析 2.2 Pandas...DataFrame由多个Series组成，DataFrame可以类比为二维数组或者矩阵，但与之不同的是，DataFrame必须同时具有行索引和列索引。...创建DataFrame的语句如下： index和columes参数可以指定，当不指定时，从0开始。通常情况下，列索引都会给定，这样每一列数据的属性可以由列索引描述。...调用df对象的index、columns、values属性，可以返回当前df对象的行索引，列索引和数组元素。 因为DataFrame类存在索引，所以可以直接通过索引访问DataFrame里的数据。
在NumPy中数组的索引可以分为两大类： 一是一维数组的索引； 二是二维数组的索引。 一维数组的索引和列表的索引几乎是相同的，二维数组的索引则有很大不同。...关于NumPy数组的索引和切片操作的总结,如下表: 【例】利用Python的Numpy创建一维数组,并通过索引提取单个或多个元素。...[0,1] 【例3】请使用Python对如下的二维数组进行提取,选择第一行的数据元素并输出。...关键技术：假设我们有一个长度为7的字符串数组，然后对这个字符串数组进行逻辑运算,进而把元素的结果(布尔数组)作为索引的条件传递给目标数组。具体程序代码如下所示: 【例】二维数组的布尔索引。...【例】对于如下二维数组,形式如下,利用Python计算其中位数。 关键技术:利用median()函数可以计算中位数,若为偶数个数值,则中位数为中间两个数的均值。
empty()函数创建一个基于指定数值的数组，其中zeros()函数用于创建一个元素值都为0的数组；ones()函数用于创建一个元素值都为1的数组；empty()函数用于创建一个元素值都为随机数的数组。...+000 0.0e+000 0.0e+000]] 3.3 根据指定数值范围创建数组 numpy中使用arange()函数创建一个基于指定区间均匀分布数值的数组，arange()函数的功能类似于Python...当使用花式索引访问一维数组时，会将花式索引对应的数组或列表的元素作为索引，依次根据各个索引获取对应位置的元素，并将这些元素以数组的形式进行返回；当使用花式索引访问二维数组时，会将花式索引对应的数组或列表的元素作为索引..._2d[[0, 2]]) 输出为： [[1 2 3] [7 8 9]] 在使用两个花式索引，即通过“二维数组[花式索引，花式索引]”形式访问数组时，会将第一个花式索引对应列表的各元素作为行索引...，将第二个花式索引对应列表的各元素作为列索引，再按照“二维数组[行索引，列索引]”的形式获取对应位置的元素。
ndarray的特点ndarray具有以下几个特点：多维性：ndarray是一个多维数组对象，可以是一维、二维、三维甚至更高维度的数据。...创建ndarray在numpy中，我们可以使用多种方式来创建ndarray对象：通过Python原生列表或元组创建：使用numpy.array()函数可以从一个Python原生列表或元组创建一个ndarray...可以使用方括号[]来访问数组的元素。下面是一些常用的索引和切片操作：整数索引：通过指定索引位置来访问数组的元素。例如a[0]可以访问数组a的第一个元素。...布尔索引：通过指定一个布尔数组来访问数组中满足某个条件的元素。例如a[a > 5]可以访问数组a中大于5的元素。花式索引：通过指定一个索引数组或整数数组来访问数组的元素。...它具有多维性、同质性和高效性的特点，适用于进行数值计算和科学计算。本文介绍了ndarray的创建方式、属性和方法，以及索引和切片操作。
NumPy 是一个为 Python 提供高性能向量、矩阵和高维数据结构的科学计算库。它通过 C 和 Fortran 实现，因此用向量和矩阵建立方程并实现数值计算有非常好的性能。...注意 numpy.array 和标准 Python 库中的类 array.array 是不同的。标准 Python 库中的类 array.array 只处理一维的数组，提供少量的功能。...（error）在于调用 array 时使用了多个数值参数，而正确的方法应该是用「[]」来定义一个列表的数值而作为数组的一个参数。...因此，NumPy 提供了一些函数可以创建有初始数值的占位符数组，这样可以减少不必要的数组增长及运算成本。...如下多维数组 i 和 j 可以分别作为索引 a 中第一个维度和第二个维度的参数，例如 a[i, j] 分别从 i 和 j 中抽取一个元素作为索引 a 中元素的参数。
Pandas 是python的一个数据分析包，最初由AQR Capital Management于2008年4月开发，并于2009年底开源出来，目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team...panel data是经济学中关于多维数据集的一个术语，在Pandas中也提供了panel的数据类型。 2、为什么引入pandas? numpy能够帮助处理数值型数据，但是这还远远满足不了需求。...pandas除了处理数值型数据之外（基于numpy），还能帮助处理其他类型的数据（如：字符串类型） 3、pandas的常用数据类型 （1）Series 一维，带标签数组 （2）DataFrame...二维，Series容器 数据结构介绍： Series：一维数组，与Numpy中的一维array类似。...二、pandas之Series 1、Series对象 Series对象本质：由两个数组构成 一个数组构成对象的键（index，索引），一个数组构成对象的值（values），键——>值 2、创建
NumPy 是一个为 Python 提供高性能向量、矩阵和高维数据结构的科学计算库。它通过 C 和 Fortran 实现，因此用向量和矩阵建立方程并实现数值计算有非常好的性能。...基础知识 NumPy 主要的运算对象为同质的多维数组，即由同一类型元素（一般是数字）组成的表格，且所有元素通过正整数元组进行索引。...注意 numpy.array 和标准 Python 库中的类 array.array 是不同的。标准 Python 库中的类 array.array 只处理一维的数组，提供少量的功能。...（error）在于调用 array 时使用了多个数值参数，而正确的方法应该是用「[]」来定义一个列表的数值而作为数组的一个参数。...函数 zeros 可创建一个内部元素全是 0 的数组，函数 ones 可创建一个内部元素全是 1 的数组，函数 empty 可创建一个初始元素为随机数的数组，具体随机量取决于内存状态。
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