文章 2023-11-03 来自:开发者社区

【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数组交换array[:,[n:m]]=array[:,[m.n]]:交换第n列和第m列array[[n:....

【Python】数据分析:numpy数组拼接和交换
文章 2023-10-11 来自:开发者社区

【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是数据科学、机器学习、科学计算和工程领域的重要工具,它的设计目标是提供高性能、灵活性和易用性的数值....

【100天精通Python】Day52:Python 数据分析_Numpy入门基础与数组操作
文章 2022-12-09 来自:开发者社区

Python数据分析之numpy数组全解析

什么是numpynumpy是一个在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,多用于大型、多维数据上执行数值计算。在NumPy 中,最重要的对象是称为 ndarray 的N维数组类型,它是描述相同类型的元素集合,numpy所有功能几乎都以ndarray为核心展开。ndarray 中的每个元素都是数据类型对象(dtype)的对象。ndarray 中的每....

Python数据分析之numpy数组全解析
文章 2022-11-01 来自:开发者社区

【Python数据分析 - 8】:Numpy数组间的运算

Numpy数组间的运算数组的简单运算当数组进行加运算(或减运算等其他简单运算),所有元素统一加或减等。数组的广播机制在NumPy中,当两个数组的形状不相同时,可扩充较小数组中的元素来适配较大数组的形状,这种机制叫作广播(broadcasting)。广播机制的本质,就是张量自动扩展,它是一种轻量级的张量复制手段。矩阵运算 - matmul()数组转换为矩阵 - mat()数组的合并 - conca....

【Python数据分析 - 8】:Numpy数组间的运算
文章 2022-11-01 来自:开发者社区

【Python数据分析 - 5】:Numpy-数组的基本操作

数组的创建案例一:数组创建示例案例二:数组的修改array:创建一个新的数组,修改原来数组中的数据时,不会修改新数组中的数据。asarray:引用原来的数组。案例三:创建固定范围的数组案例四:生成随机数案例五:创建随机数组正态分布案例一:生成随机正太分布案例二:创建标准正态分布案例三:随机生成500支股票2年的交易日涨跌幅数据reshape:没有改变原来的形状,修改数据时数据量要匹配resize....

【Python数据分析 - 5】:Numpy-数组的基本操作
文章 2022-05-14 来自:开发者社区

数据分析----numpy数组的常用属性

【原文链接】准备数据1 shape 获取数组的形状2 ndim 获取数组3 size 获取数组的总长度4 dtype 查看数组元素的类型5 type() 查看数组的类型6 初始化数组的时候可以指定数组元素类型7 可以修改数组元素类型

数据分析----numpy数组的常用属性
文章 2022-04-30 来自:开发者社区

数据分析python中的常用numpy数组

1 numpy介绍numpy是同数据类型的多维数组,各个维度被称为轴(axes),轴的总数被称为秩(rank)使用前需先导入numpyimport numpy as npndarray.dim 维度ndarray.shape 行列数ndarray.dtype 类型ndarray.size 元素个数ndarray.itemsize #一个字符字节数ndarray.data 数据2 Ipython.....

数据分析python中的常用numpy数组
文章 2022-04-21 来自:开发者社区

Python数据分析 | Numpy与高维数组操作

作者:韩信子@ShowMeAI教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/33本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/144声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处n维数组是NumPy的核心概念,大部分数据的操作都是基于n维数组完成的。本系列内容覆盖到1维数组操作、2维数组操作、3维数组操作方法,本篇讲解....

Python数据分析 | Numpy与高维数组操作
文章 2017-11-09 来自:开发者社区

《利用Python进行数据分析·第2版》第4章 NumPy基础:数组和矢量计算

第1章 准备工作第2章 Python语法基础,IPython和Jupyter第3章 Python的数据结构、函数和文件 第4章 NumPy基础:数组和矢量计算第5章 pandas入门第6章 数据加载、存储与文件格式第7章 数据清洗和准备第8章 数据规整:聚合、合并和重塑第9章 绘图和可视化第10章 数据聚合与分组运算第11章 时间序列第12章 pandas高级应用第13章 Python建模库介绍....

文章 2017-05-02 来自:开发者社区

《Python数据分析》一2.11 NumPy数组的广播

本节书摘来自异步社区《Python数据分析》一书中的第2章,第2.11节,作者【印尼】Ivan Idris,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看 2.11 NumPy数组的广播 当操作对象的形状不一样时,NumPy会尽力进行处理。 例如,假设一个数组要跟一个标量相乘,这时标量需要根据数组的形状进行扩展,然后才可以执行乘法运算。这个扩展的过程叫做广播(broadcasting)。下面....

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