数据分析之numpy模块
Numpy
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快速、高效的多维数组对象ndarray
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基于元素的数组计算以及直接对数组执行数学运算的函数
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用于读写硬盘上基于数组的数据集的工具
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线性代数运算、傅里叶变换，以及随机数生成
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用于将C、C++、Fortran代码集成到python的工具
安装方法：
pip install numpy
引用方式：
import numpy as np
如何使用：
1).ndarray -多维数组对象
通过ndarray这个多维数组对象可以让这些批量计算变得更加简单，当然这只它其中一种优势，接下来就通过具体的操作来发现。
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创 建ndarray对象
np.array()
有的人可能会说了，这个数组跟Python中的列表很像啊，它和列表有什么区别呢？
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数组对象内的元素类型必须相同
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数组大小不可修改
常用属性
| 属性 | 描述 | |
|---|---|---|
| T | 数组的转置（对高维数组而言） | |
| dtype | 数组元素的数据类型 | |
| size | 数组元素的个数 | |
| ndim | 数组的维数 | |
| shape | 数组的维度大小（以元组形式） |
示例：
数据类型
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dtype
| 类型 | 描述 | |
|---|---|---|
| 布尔型 | bool_ | |
| 整型 | int_ int8 int16 int32 int 64 | |
| 无符号整型 | uint8 uint16 uint32 uint64 | |
| 浮点型 | float_ float16 float32 float64 | |
| 复数型 | complex_ complex64 complex128 |
整型：
int32只能表示(-2**31，2**31-1),因为它只有32个位，只能表示2**32个数
无符号整型：
只能用来存正数，不能用来存负数
补充：
astype()方法可以修改数组的数据类型
强制转换
numpy的方法合集
| 方法 | 描述 | |
|---|---|---|
| array() | 将列表转换为数组，可选择显式指定dtype | |
| arange() | range的numpy版，支持浮点数 | |
| linspace() | 类似arange()，第三个参数为数组长度 | |
| zeros() | 根据指定形状和dtype创建全0数组 | |
| ones() | 根据指定形状和dtype创建全1数组 | |
| empty() | 根据指定形状和dtype创建空数组（随机值） | |
| eye() | 根据指定边长和dtype创建单位矩阵 |
方法演示：
数组的转换
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将一维数组转换成二维数组
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将二维数组转换成一维数组
索引
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普通索引
一维数组和python的列表一样，二维数组分别根据行和列索引
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布尔索引
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花式索引
切片
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一维数组的切片
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二维数组的切片
注意：切片不会拷贝，直接使用的原视图，如果硬要拷贝，需要在后面加.copy()方法
最后会发现修改切片后的数据影响的依然是原数据。有的人可能对一点机制有一些不理解的地方，像Python中内置的都有赋值的机制，而Numpy去没有，其实是因为NumPy的设计目的是处理大数据，所以你可以想象一下，假如NumPy坚持要将数据复制来复制去的话会产生何等的性能和内存问题。
数组的向量运算和矢量运算
常见通用函数： 能够接受一个数组的叫做一元函数，接受两个数组的叫二元函数，结果返回的也是一个数组
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一元函数：
| 函数 | 功能 | |
|---|---|---|
| abs、fabs | 分别是计算整数和浮点数的绝对值 | |
| sqrt | 计算各元素的平方根 | |
| square | 计算各元素的平方 | |
| exp | 计算各元素的指数e**x | |
| log | 计算自然对数 | |
| sign | 计算各元素的正负号 | |
| ceil | 计算各元素的向上取整的值，保留dtype | |
| floor | 计算各元素的向下取整的值，即小于等于该值的最大整数，保留dtype | |
| rint | 计算各元素的值四舍六入五成双到最接近的整数，保留dtype | |
| modf | 将数组的小数部分和整数部分以两个独立数组的形式返回，与Python的divmod方法类似 | |
| isnan | 判断是否是nan | |
| isinf | 表示那些元素是无穷的布尔型数组 | |
| cos，sin，tan | 普通型和双曲型三角函数 |
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二元函数：
| 函数 | 功能 | |
|---|---|---|
| add | 将数组中对应的元素相加 | |
| subtract | 从第一个数组中减去第二个数组中的元素 | |
| multiply | 数组元素相乘 | |
| divide、floor_divide | 除法或向下圆整除法（舍弃余数） | |
| power | 对第一个数组中的元素A，根据第二个数组中的相应元素B计算A**B | |
| maximum，fmax | 计算最大值，fmax忽略NAN | |
| miximum，fmix | 计算最小值，fmin忽略NAN | |
| mod | 元素的求模计算（除法的余数） |
部分函数演示
补充内容：浮点数特殊值
浮点数：float 浮点数有两个特殊值：
1、nan(Not a Number):不等于任何浮点数（nan != nan）
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2、inf(infinity):比任何浮点数都大
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Numpy中创建特殊值：np.nan、np.inf
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数据分析中，nan常被用作表示数据缺失值
数学统计方法
| 函数 | 功能 | |
|---|---|---|
| sum | 求和 | |
| cumsum | 求前缀和，即当前位置的参数和前面所有的参数相加 | |
| mean | 求平均数 | |
| std | 求标准差 | |
| var | 求方差 | |
| min | 求最小值 | |
| max | 求最大值 | |
| argmin | 求最小值索引 | |
| argmax | 求最大值索引 |
随机数
随机数生成函数在np.random的子包当中
常用函数
| 函数 | 功能 | |
|---|---|---|
| rand | 给定形状产生随机数组（0到1之间的数） | |
| randint | 给定形状产生随机整数 | |
| chocie | 给定形状产生随机选择 | |
| shuffle | 与random.shuffle相同 | |
| uniform | 给定形状产生随机数组（正态分布） |
