首页 > 其他分享> 文章详细

数据处理之Numpy-入门篇

2021-04-06 09:29:10 阅读：185 来源： 互联网

标签：元素 print arange 入门篇 np 数组数据处理 Numpy

实验一、数据处理之Numpy

一、实验目的

1. 了解numpy库的基本功能

2. 掌握Numpy库的对数组的操作与运算

二、实验工具：

1. Anaconda

2. Numpy

三、Numpy简介

Numpy 的英文全称为 Numerical Python，指Python 面向数值计算的第三方库。Numpy 的特点在于，针对 Python 内建的数组类型做了扩充，支持更高维度的数组和矩阵运算，以及更丰富的数学函数。Numpy 是 Scipy.org 中最重要的库之一，它同时也被 Pandas，Matplotlib 等我们熟知的第三方库作为核心计算库。
NumPy（Numeric Python）提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、矢量处理，以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。多为很多大型金融公司使用，以及核心的科学计算组织如：Lawrence Livermore，NASA用其处理一些本来使用C++，Fortran或Matlab等所做的任务。
Numpy包括了：1、一个强大的N维数组对象Array；2、比较成熟的（广播）函数库；3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。Numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便。

四、实验内容

1. 数组的创建（创建全0数组，全1数组，随机数数组）

import numpy as np

a = np.ones(5, int)

b = np.zeros(5, int)

f = np.random.randint(0, 10, 6)
print("全1数组：\n", a)

print("全0数组:\n", b)

print("随机数数组:\n", f)

2. 数组的属性（查看数组的维度，数组元素的个数）

import numpy as np

a = np.ones(5, int)

print("全1数组维度：\n", a.ndim)

print("全1数组元素个数：\n", a.shape)

3. 数组的维度操作（将数组的行变列，返回最后一个元素，返回第2到第4个元素，返回逆序的数组）

import numpy as np

c = np.arange(9).reshape(3, 3)
print("转置前：\n", c)
d = c.T
print("转置后：\n", d)

e = np.arange(10)
print("数组为：\n", e)
print("最后一个元素为：\n", e[-1])
print("第2到第4元素为：\n", e[1:4])
print("逆序数组为：\n", e[::-1])

4. 数组的合并（数组的水平合并，垂直合并，深度合并）

import numpy as np

c = np.arange(-9, 0).reshape(3, 3)
d = np.arange(0, 9).reshape(3, 3)
print("第一个数组为：\n", c)
print("第二个数组为：\n", d)

print("水平合并：\n", np.hstack((c, d)))
print("垂直合并：\n", np.hstack((c, d)))
print("深度合并：\n", np.hstack((c, d)))

5. 数组的拆分（数组的水平拆分，垂直拆分，深度拆分）

import numpy as np

c = np.arange(-9, 0).reshape(3, 3)
print("数组为：\n", c)

print("水平拆分为：\n", np.hsplit(c, 3))
print("垂直拆分为：\n", np.vsplit(c, 3))

d = np.arange(8).reshape(2, 2, 2)
print("待深度拆分数组为：\n", d)
print("深度拆分为：\n", np.dsplit(d, 2))

6. 数组运算（与常的四则运算，与数组的四则运算，判断数组是否相等）

import numpy as np

a = np.arange(4)
b = np.arange(4, 8)
print("两个数组分别为：\n", a, b)
print("a+2为：\n", a + 2)
print("a+b为：\n", a+b)
print("a-b为：\n", a-b)
print("a*b为：\n", a*b)
print("a/b为：\n", a/b)

7. 数组的常用函数（数组所有元素的和、积、平均值、最大值、最小值、元素替换、方差、标准差）

import numpy as np

a = np.arange(7)
print("数组为：", a)
print("数组所有元素的和为：", a.sum())
print("数组所有元素的积为：", a.prod())
print("数组所有元素的平均值为：", a.mean())
print("数组所有元素的最大值为：", a.max())
print("数组所有元素的最小值为：", a.min())
print("数组所有元素的元素小于3的元素替换为3，大于4的元素替换为4：", a.clip(2, 5))
print("数组所有元素的方差为：", a.var())
print("数组所有元素的标准差为：", a.std())

五、实验总结（写出本次实验的收获，遇到的问题等）

学习到了numpy库中的一些函数的使用方法。受益良多，感觉到python库的强大之处，日后一定多加练习，以求对python的常用库的使用更加熟练。

标签：元素,print,arange,入门篇,np,数组,数据处理,Numpy
来源： https://blog.csdn.net/weixin_44783387/article/details/115454086

本站声明： 1. iCode9 技术分享网（下文简称本站）提供的所有内容，仅供技术学习、探讨和分享；
2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关；
3. 关于本站的所有言论和文字，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关；
4. 本站文章均是网友提供，不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属；如您发现该文章侵犯了您的权益，可联系我们第一时间进行删除；
5. 本站为非盈利性的个人网站，所有内容不会用来进行牟利，也不会利用任何形式的广告来间接获益，纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。

ICode9