2003031134——杨广福——Python数据分析第三周作业—numpy的简单操作
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要求 |
每道题要有题目,代码(使用插入代码,不会插入代码的自己查资料解决,不要直接截图代码!!),截图(只截运行结果)。 |
题目一:扩展阅读心得体会
1.扩展阅读:Python3及pip、numpy、Matplotlib等模块的安装。
在网上浏览了很多关于pip的安装方法,其实非常的简单,只需去Python的官网上去下载,下载地址即可
安装numpy和Matplotlib模块有两种方法:
第一种:自动安装
打开CMD输入:pip install matplotlib,安装完毕再输入pip install numpy
第二种方法:手动安装
进百度网站上下载对应版本的文件,看好自己安装的python是哪个版本的,根据版本和位数来下载所对应的位数文件
2.扩展阅读:numpy的常用方法
- 一个强大的N维数组对象
- 复杂的(广播)功能
- 用于集成C / C ++和Fortran代码的工具
- 有用的线性代数,和随机数能力
除了明显的科学用途外,NumPy还可以用作通用数据的高效多维容器。任意的数据类型可以被定义。这使得NumPy能够与各种各样的数据库无缝,快速地整合。
题目二
实训一:
1.训练要点
(1)掌握Nuympy的数组的创建及随机数的生成。
(2)掌握Nuympy中用于统计分析的基本运算函数。
2.需求说明
Numpy数组在数值运算方面的效率优于python提供的list,所以灵活掌握numpy中数组的创建以及基础的运算是有必要的。
3.实现思路及步骤
(1)创建一个数值范围为0~1,间隔为0.01的数组。
(2)创建100个服从正态分布的随机数。
(3)对创建的两个数组进行四则运算。
(4)对创建的随机数组进行简单的统计分析。
4.运行代码和截图
import numpy as np #1、创建一个数值范围为0~1,间隔为0.01的数组 arr1=np.arange(0,1,0.01) print("arange函数创建的数值范围为0~1间隔为0.01的数组arr1为:\n",arr1) #2、创建由100个服从正态分布的随机数构成的数组 arr2=np.random.randn(100) print('生成的随机数组arr2为:\n',arr2) #3、对创建的两个数组进行四则运算 print('arr1 + arr2:\n',arr1+arr2) print('arrl-arr2:\n',arr1-arr2) print('arrl*arr2:\n',arr1*arr2) print('arrl/arr2:\n',arr1/arr2) #print('arrl**arr2:\n',arr1**arr2) #4、对创建的数组进行简单的统计分析 print('正态分布数数组的累计和为:\n',np.cumsum(arr2))#计算所有元素的累计和 print('正态分布数去重后的值组为:\n',np.unique(arr2))#去除重复值 print('正态分布数组的均值为:',np.mean(arr2))#计算数组均值 print('正态分布数组的标准差为:',np.std(arr2))#计算数组标准差 print('正态分布数组的方差为:',np.var(arr2))#计算数组方差 print('正态分布数组的最小值为:',np.min(arr2))#计算最小值 print('正态分布数组的最大值为:',np.max(arr2))#计算最大值 print('正态分布数组的总和为:',np.sum(arr2))#计算数组总和