Python数据分析三大框架之 numpy （一）数组

学习数据分析的三大入门框架之一的numpy,整理以下学习的知识点。

数组部分

• 数组类型

# array's data type (int float double ....) 数组类型
a = np.array([2,23,4],dtype = np.float)
print(a)
# print array data type
print(a.dtype)

• 数组维度

#print number of dimation 维度
dim = array.ndim
print('number of dim',dim)

• 全1数组，全0数组，全空数组

  # all one array 全1数组
  ones = np.ones((3,4),dtype = np.int)
  print(ones)# all zero array 全0数组
  zeros = np.zeros((3,4), dtype = np.int)
  print(zeros)# all empty array 为空数组 NULL
  empty = np.empty((3,4))
  print(empty)

   

• 步长（arange） linespace

  # arange array 步长
  arange = np.arange(10, 20, 2)
  print(arange)# linespace 长度空间
  linespace = np.linspace(1, 10, 5)
  print(linespace)
  

   

• 改变数组的形状

  # reshape array  改变数组形状
  reshape = np.arange(10, 22, 1).reshape((3,4))
  print(reshape)#  reshape linespace 改变长度空间
  reshape_linespace = np.linspace(1, 10, 6).reshape((2,3))
  print(reshape_linespace)

   

总的来说，开启数据分析的学习，能够让人增加对数据的敏锐度，提高自己的洞察力。