3月份大数据分析预习

3月份预习

NumPy中最重要的一个特点就是其N维数组对象。

ndarray属性：ndim：获取数组维度的个数、shape：获取数组的维度、size：获 取数组元素的总个数、dtype：获取描述数组中元素的类型、itemsie：获取数组 中每个元素的字节大小

创建NumPy数组--创建一维数组：

data1 = np.array([1,2,3])

创建二维数组：

data2 = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])

zeros():创建元素值全是0的数组。

ones()：函数创建元素值都为1的数组。

empty()：函数创建一个新的数组，该数组只分配了内存空间，它里面填充的元素都是随机的。

arange()：函数可以创建一个等差数组，返回的结果是数组

数组的运算：矢量化运算：形成相同的数组、广播机制：形成不同的数组、数组与标量化运算：是标量

广播机制需要满足如下任意一个条件即可：
(1)两个数组的某一维度等长。
(2)其中一个数组为一维数组。
广播机制需要扩展维度小的数组，使得它与维度最大的数组的shape值相同，以便使用元素级函数或者运算符进行运算。

ndarray的索引和切片：

arr[5]#获取索引为5的元素
arr[3:5]#获取索引为3~5的元素，但不包括5
arr[0,1]#获取位于第0行第1列的元素
array([False,False,True,False])#布尔型索引指的是将一个布尔数组作为数组索引，返回的数据是布尔数组中True对应位置的值。

数组的转置和轴对称

transpose():transpose()方法对数组的shape进行调换时，需要以元组的形式传入shape的编号

swapaxes():只需转换其中的两个轴，可以使用swapaxes()方法实现，但是该方法需要接受一对轴编号

sum():对数组中全部或者某个轴向的元素求和

mean():算术平均值

min():计算数组中的最小值

max():计算数组中的最大值

argmin():表示最小值的索引

argmax():表示最大值的索引

cumsum():表示所有元素的累计和

cumprod():表示所有元素的累计积

sort():对数组中的元素进行排序

all():用于判断整个数组中的元素的值是否全部满足条件，如果满足条件返回True，否则返回False

any():用于判断整个数组中的元素至少有一个满足条件就返回True，否则就返回False

unique():函数来找出数组中的唯一值，并返回排序后的有序结果

in1d():用于判断数组中的元素是否在另一个数组中存在，该函数返回的是一个布尔型的数组