Python数据分析(一)—— Numpy快速入门

Python数据分析(一)—— Numpy快速入门

NumPy(Numerical Python)是Python科学计算的基础包,极大地简化了向量和矩阵的操作处理。 1 创建Numpy对象 Numpy最重要的就是其N NN维数组对象ndarray,它是一个通用的同构数据多维容器,其中的所有元素必须是相同类型。每个数组都有一个shape(表示各维度大小...

Python 的科学计算和数据分析: 什么是 NumPy 和 Pandas?它们各自的作用是什么?

NumPy 和 Pandas 是 Python 中用于科学计算和数据分析的两个重要库,它们各自有不同的作用。 NumPy: 作用: NumPy(Numerical Python)是一个用于科学计算的基础库,提供了多维数组对象(numpy.ndarray)和用于处理这些数组的函数。它支持...

高校精品课-华东师范大学 - Python数据科学基础与实践

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【科技少年】Python基础语法

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【Python】数据分析:numpy的Nan和Inf

【Python】数据分析:numpy的Nan和Inf

01-numpy中的NanNan:Not a numbernp.count_nonzero(arr[type==bool]):判断数组内FALSE的个数np.isnan(arr):返回值为arr值为nan的索引1-1 Nan的注意点1.两个nan是不相等的nan不相等.png1-1 应用;利用以上的...

【Python】数据分析:numpy的常用方法

【Python】数据分析:numpy的常用方法

1 - 基本语法01array.astype(int/float):将数组里面数据设置为()里面的类型np.eye(n):创建一个n维的单位数组np.ones(n,m):创建一个n×m的数值为1的数组np.zeros(n,m):创建一个n×m的数值为0的零数组np.argmax(arr,axis=n...

【Python】数据分析:numpy数组拼接和交换

【Python】数据分析:numpy数组拼接和交换

1-numpy数组拼接经常在数据分析里面遇到这种处理需求np.vstack((t1,t2)):竖直拼接数组t1和t2,要求列数相同,否则报错(verticle)np.hstack((t1,t2)):水平拼接数组t1和t2,要求行数相同,否则报错(horizontal)案例.png2-numpy数组交...

【Python】数据分析:numpy文本数据读取+索引切片

【Python】数据分析:numpy文本数据读取+索引切片

1-1 数据导入和数组转置np.loadtxt(framme,dtype='dataType',delimmiter='分隔符',skiprows=''(跳过的行数'),usecols=''需要用到的行数',unpack='Ture/Flase(是否转置)':加...

【Python】数据分析:numpy

【Python】数据分析:numpy

什么是numpy?一个在Python中做科学计算的基础库,重在数值计算也是大部分PYTHON科学计算库的基础库,多用于在大型多维数组上执行数值运算基础用法np.array(list):创建numpy的数组np.array(range(start,end,step):在array里面创建数组np.ar...

【100天精通Python】Day53:Python 数据分析_NumPy数据操作和分析进阶

【100天精通Python】Day53:Python 数据分析_NumPy数据操作和分析进阶

1. 广播       广播是NumPy中的一种机制,用于在不同形状的数组之间执行元素级操作,使它们具有兼容的形状。广播允许你在不显式复制数据的情况下,对不同形状的数组进行运算。当你尝试对形状不同的数组进行操作时,NumPy会自动调整这些数组的形状,使它们具有...

【100天精通Python】Day52:Python 数据分析_Numpy入门基础与数组操作

【100天精通Python】Day52:Python 数据分析_Numpy入门基础与数组操作

1  NumPy 基础概述        NumPy(Numerical Python)是Python中用于数值计算的核心库之一。它提供了多维数组对象(称为ndarray),以及用于在这些数组上执行各种数学、逻辑、统计和线性代数操作的函数。NumPy...

Python 数据分析入门教程:Numpy、Pandas、Matplotlib和Scikit-Learn详解

Python数据分析入门教程Numpy库NumPy是一个Python的科学计算基础模块,提供了多维数组和矩阵操作功能。import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3]) print(arr)NumPy中的数组比Python自带的列表更适合进行数值计算和数据分析。...

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