Python数据分析入门日记Day1:科学技术库Numpy:数组的创建

Python数据分析入门日记Day1

——科学技术库Numpy:数组的创建

Numpy是在Python中对一维或多维数组进行运算时常用的计算库。

1、利用Import导入库,将numpy重命名成np

2、开始数组的创建

什么是数组呢?在Numpy中有两种数组类型,一种是向量,一种是矩阵。简单来说,向量就是一维数组,矩阵就是二维或多维数组。

(1)一维数组的创建:arange()

在Python中直接用range函数创建数组。并通过type函数查看类型。

如果利用Numpy库中的arange()函数创建数组,并查看类型。

如需手动输入数组,利用array()函数:

输入1,20,15,18,22数组,查看数据类型,发现这是一个一维数组。另外注意,这是一个由元组构成的一维数组,因为“()”。

再次输入1,20,15,18,22数组,查看数据类型,发现这是一个一维数组。然而,这是一个由列表构成的一维数组,因为是“[ ]”。

(2)二维数组的创建:

实则是一种元组套元组,列表套列表的形式。手动输入数据:

形成的是一个3行4列的矩阵,由三个一维数组组成。(元组套元组的方法)手动输入数据:

得到结果与之前的相同,但其中的每个元素是一个列表。(列表套列表的方法)。

3、一些函数

(1)np.ones()

创建一个一维数组,里面的元素全部都是1。

同时,np.ones函数也可以创建多维数组。

(2)np.zeros

利用np.zeros()创建一个一维数组,里面的元素都是0:

创建多维数组:

(3)np.empty

函数起到的作用与np.zeros函数类似,结果如下:

以上是今天关于在Numpy库中创建数组的一些小记,所有内容都是一个统计专业入门Python数据分析小白的个人理解,如有不足请留言指点。如有问题,我们也可以交流讨论!内容不多,但是会不定期更新,感谢您的关注!

Ovaltine

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