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大数据分析Python入门之——numpy对象的创建

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发表于 2019-4-27 10:07:10 | 显示全部楼层 |阅读模式
大数据分析Python入门之——numpy对象的创建

  Python 是时下做数据分析比较热门的语言,python是综合性的语言,有了分析数据的Numpy、Pandas、sklearn、matlibplot包更方便Python开发人员转入分析岗。
  NumPy(NumericalPython) 是 Python 语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。
  NumPy最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray,它是一系列同类型数据的集合,以 0 下标为开始进行集合中元素的索引。ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组。ndarray中的每个元素在内存中都有相同存储大小的区域。
  Ndarray的定义函数numpy.array(object, dtype = None)
  
object
  
数组或嵌套的数列
dtype
数组元素的数据类型 ,可选

  NumPy支持的数据类型比 Python 内置的类型要多很多,如bool,int,intc,intp,int8,int16等,可以用numpy.dtype 函数查看具体数据类型。
  import numpy as np
  a = np.array([1,2,3])
  print (a) #查看数组
  dt = np.darray(a)
  print(dt) #查看a对象的元素类型

  NumPy 创建数组的方式有很多:
  numpy.empty(shape, dtype = float) #创建指定维度和元素类型的数组。
  np.empty([3,2], dtype = int) #创建3行2列的整型数组。
  numpy.zeros(shape,dtype = float) #创建指定大小的数组,数组元素以 0 来填充。
  np.zeros(5)  #创建一维数组元素个数为5,元素内容为0。
  numpy.ones(shape)创建指定形状的数组,数组元素以 1 来填充。
  np.ones([2,3]) #创建2行3列的数组元素内容为1。
  
  通过以上内容,创建darray对象有几种方式呢?








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