python数据分析-numpy模块基础知识
首先先简单介绍一下模块，我们使用import语句导入一个模块，最主要的目的并不是运行模块中的执行语句，而是为了利用模块中已经封装好的变量、函数、类。当我们导入模块后，要使用模块中的变量、函数、类，需要在使用时加上**模块.**的格式。
//本文主要总结的是numpy模块中最基础的几个函数，关于生成矩阵，零矩阵，随机矩阵以及如何指定产生几行几列的矩阵，重点讲了arange()函数以及reshape()函数。//
1.numpy模块中的array()函数
①将列表转化为矩阵，列表里每个元素为一行。
**两行起就需要([[],[]])**切记不要少了中括号
import numpy as np
array=np.array([[1,2,3],[2,2,3]])
print(array)
1
2
3
②判断该矩阵的维度(都是二维)，用矩阵.ndim;判断几行几列，用矩阵.shape;判断有多少元素，用矩阵.size
import numpy as np
array=np.array([[1,2,3],[2,2,3]])
print(array)
print('number of ndim:',array.ndim)
print('shape:',array.shape)
print('size:',array.size)
1
2
3
4
5
6
运行结果：
[[1 2 3]
[2 2 3]]
number of ndim: 2
shape: (2, 3)
size: 6
1
2
3
4
5
2.定义矩阵的数据形式
整数形式：
import numpy as np
a=np.array([1,2,3],dtype=np.int)
print(a)
print(a.dtype)
1
2
3
4
运行结果，默认为32位(主要看各位安装的python版本)：
[1 2 3]
int32
1
2
小数形式：
import numpy as np
a=np.array([1,2,3],dtype=np.float)
print(a)
print(a.dtype)
1
2
3
4
运行结果，默认为64位：
[1. 2. 3.]
float64
1
2
3.生成零矩阵，不用array函数了，用zeros()，括号内定义几行几列
import numpy as np
a=np.zeros((3,4))
print(a)
1
2
3
运行结果：
[[0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0.]]
1
2
3
生成全部为1的矩阵，ones()
import numpy as np
a=np.ones((3,4),dtype=np.int16)
print(a)
1
2
3
运行结果：
[[1 1 1 1]
[1 1 1 1]
[1 1 1 1]]
1
2
3
生成全部为2的矩阵，直接在上面矩阵的基础上乘上2
import numpy as np
a=np.ones((3,4),dtype=np.int16)*2
print(a)
1
2
3
运行结果：
[[2 2 2 2]
[2 2 2 2]
[2 2 2 2]]
1
2
3
4.随机生成矩阵，用empty()，注意里面也有一个小括号，不然会出错
import numpy as np
a=np.empty((3,4))
print(a)
1
2
3
运行结果：
[[6.01347002e-154 7.13147307e+252 7.29542036e+175 9.49697009e-095]
[2.29621239e+155 1.72979452e+156 5.86300898e-101 1.20270795e-153]
[8.90301763e+247 6.01346953e-154 7.48960144e+247 4.47590761e-091]]
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2
3
5.arange()函数，左要取右不取
import numpy as np
a=np.arange(10,20,2) #2表示间隔为2
print(a)
1
2
3
运行结果：
[10 12 14 16 18]
1
默认0-12
import numpy as np
a=np.arange(12)
print(a)
1
2
3
运行结果：
[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11]
1
6.reshape(m,n)，指定生成m行n列的矩阵，这里特别说明一下可以用reshape((m,n))也可以把里面的括号去掉;但是上面提到的empty((m,n))就不可以把里面的括号去掉。
import numpy as np
a=np.arange(12).reshape(3,4)
print(a)
1
2
3
运行结果：
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]
1
2
3
7.linspace()函数，在1-10之间分割成5个点
import numpy as np
a=np.linspace(1,10,5)
print(a)
1
2
3
运行结果：
[ 1. 3.25 5.5 7.75 10. ]
1
然后利用reshape((m,n))指定几行几列
import numpy as np
a=np.linspace(1,10,6).reshape((2,3))
print(a)
1
2
3
运行结果：
[[ 1. 2.8 4.6]
[ 6.4 8.2 10. ]]
1
2
好啦，关于numpy模块基础知识的介绍就先到这里啦~后期会持续更新的哟，欢迎大家提出问题一起学习!
我主要针对的学习对象是刚入门学习python数据分析的小伙伴哟，如果觉得对你有一点点帮助的话就点个赞呗，后期可以一起学习讨论。
