python数据分析numpy库学习

待我称王封你为后i 2023-06-03 08:59 23阅读 0赞

import numpy as np 
    def asum(a_list,b_list,n1=2,n2=3):
        a = np.array(a_list)
        b = np.array(b_list)
        c = pow(a,n1) + pow(b,n2)
        return c
    
    a_lst = [1,2,3,4]
    b_lst = [2,3,4,5]
    print(asum(a_lst,b_lst))
    
    #np.array()生成数据对象ndarray
    a = np.array([[1,2,3,4],[1,2,3,4]])
    print(type(a)) #<class 'numpy.ndarray'>
    print(a)
    print(a.ndim)#轴数
    print(a.shape) #(2,4)2行4列
    print(a.size) #总元素数
    print(a.itemsize) #元素大小
    print(a.dtype) #int32,元素类型
    
    print(np.arange(10))
    print(np.ones((3,3),dtype=np.float32)) #生成三行三列都是1的矩阵
    print(np.ones([4,3],dtype=np.int32)) #同上4行3列，列表类型参数也行
    print(np.zeros((2,3))) #两行三列0
    print(np.full((3,3),6)) #3行3列都是6
    print(np.eye(6)) #对角线是1,6行6列方形矩阵
    #生成多维数组
    print(np.ones((2,3,4),dtype=np.int32)) 
    
    #模仿列表形状生成都为0的矩阵
    print(np.zeros_like([[2,3,4,5],[3,4,5,6],[0,0,0,0]]))
    #模仿列表形状生成都为1的矩阵
    print(np.ones_like([[2,3,4,5],[3,4,5,6],[0,0,0,0]]))
    #模仿列表形状生成都为10的矩阵
    print(np.full_like([[2,3,4,5],[3,4,5,6],[0,0,0,0]],10))
    #生成四个元素起点1终点10，平均分成三块
    print(np.linspace(1,10,4)) 
    #不包含10的四个元素，就需要将蛋糕分成四块
    print(np.linspace(1,10,4,endpoint=False))
    #将两个数组合并
    a = np.linspace(1,10,4)
    b = np.linspace(1,10,4,endpoint=False)
    c = np.concatenate((a,b))
    print(c) #[ 1.    4.    7.   10.    1.    3.25  5.5   7.75]
    #reshape
    a = np.ones((2,3,4),dtype=np.int32)
    print(a)
    c = a.reshape((3,8)) #不改变原数组
    print(c)
    print(a)
    a.resize((3,8)) #改变原数组a
    print(a)
    #fatten降维数组
    a.flatten()
    print(a) #没改变
    d = a.flatten() #在新数组基础上修改的
    print(d) 
    
    #astype()数组元组类型转换
    a = np.ones((2,3,4),dtype=np.int)
    print(a)
    b = a.astype(np.float) #复制新数据然后改变类型
    print(b)
    
    #数据向列表转换.tolist()
    a = np.full((2,3,4),25,dtype = np.int32 )
    print(a)
    print(a.tolist()) #在新数组基础上改变
    print(a)#原数组不变
    
    #数组切片
    a = np.array([1,2,3,4,5,6])
    print(a[2])
    print(a[1:4:2]) #起始编号都不包含
    
    a = np.arange(24)
    print(a)
    a.resize((3,2,4))
    print(a)
    print(a[2,1,3]) #最外第3行，内部2行，里面第4个元素
    print(a[-2,-1,-3])
    print(a[:,1,-3])
    print(a[:,1:2,:])
    print(a[:,:,::2])
    
    b = np.arange(48).reshape(3,4,4)
    print(b)
    #矩阵的平均值
    print(a.mean())
    print(np.arange(2).mean()) #0.5
    #a除以平均值
    a = a / a.mean()
    print(a)
    
    #一元函数，平方
    a = np.arange(24).reshape(2,3,4)
    print(a)
    a = np.square(a)
    print(a)
    
    #平方根
    a = np.arange(24).reshape(2,3,4)
    a = np.sqrt(a)
    print(a)
    #整数和小数部分剥离
    print(np.modf(a)) #两个矩阵，第一个矩阵是小数部分，第二个矩阵是整数部分
    
    #二元函数实例，两个矩阵
    a = np.arange(24).reshape(2,3,4)
    b = np.sqrt(a)
    print(a)
    print(b)
    print(np.maximum(a,b)) #两个矩阵数据类型不同，取浮点型
    print(a>b)

转载于:https://www.cnblogs.com/chxb/p/11517994.html