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。
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
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,...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。
((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。
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。
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。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云