Numpy与Panda简介

发布网友发布时间：2022-11-26 03:29

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热心网友时间：2023-10-10 11:16

numpy与pandas较python运行速度较快，pandas是基于numpy,是numpy的升级版本
其消耗资源少，采用的是矩阵运算，会比python自带的字典或者列表快好多

numpy的一些属性：
。 ndim:维度
。 shape：行数和列数
。 size: 元素的个数

import numpy as np

array = np.array([[1,2,3],[2,3,4]]) #将列表转换为矩阵
print(array)

"""
array([[1, 2, 3],
[2, 3, 4]])
"""
print('number of dim:',array.ndim) # 维度

print('shape :',array.shape) # 行数和列数

print('size:',array.size) # 元素个数

关键字
array:创建数组
dtype:指定数据类型
zeros:创建数据全为0
ones:创建数据全为1
arrange:按指定范围创建数据
linspace：创建线段

a = np.array([2,23,4]) #创建数组
print(a)

a = np.array([2,23,4],dtype=np.int)
print(a.dtype)

创建全零数组
a = np.zeros((3,4))
"""
array([[ 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0.]])
"""

创建全一数组, 同时也能指定这些特定数据的 dtype:

a = np.ones((3,4),dtype = np.int) # 数据为1，3行4列
"""
array([[1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1],
[
创建全空数组, 其实每个值都是接近于零的数:

a = np.empty((3,4)) # 数据为empty，3行4列
"""
array([[ 0.00000000e+000, 4.94065646e-324, 9.88131292e-324,
1.48219694e-323],
[ 1.97626258e-323, 2.47032823e-323, 2.96439388e-323,
3.45845952e-323],
[ 3.95252517e-323, 4.44659081e-323, 4.94065646e-323,
5.43472210e-323]])
用 arange 创建连续数组:

a = np.arange(10,20,2) # 10-19 的数据，2步长
"""
array([10, 12, 14, 16, 18])
"""