arr=np.array([1,2,3])# 数组每个元素加1print(arr+1)# 数组每个元素乘以2print(arr*2) NumPy 还提供了许多常用的数学函数,如np.sum()用于计算数组元素的总和,np.mean()用于计算平均值,np.sqrt()用于计算平方根等: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 arr=np.array([1,2,3,4,5]...
array=np.arange(10,20,2) #从10到20,步长为2的有序数组 array=np.linspace(1,10,5) #从1到10,共分为5段的有序数组 array=np.linspace(1,10,5) . reshape( (2,3) ) #从1到10,共分为5段的有序数组 #reshape重新定义shape array=np.random.random( (3,4) ) #三行四列的随机数组 1.2 查看...
98,78,65,97,100,0] plt.boxplot( (a, c, b), labels=('a','c','c'), # 标签 showfliers=True, # 是否显示异常值,默认显示 whis=1.5, # 指定异常值参数:默认1.5倍四分位差 showmeans=True, # 是否显示平均值,默认不显示 meanline=True, # 是否用线标识平均值,默认用点 widths=0.5, # 柱...
同样,使用plot.barh()可以做出条形图。 df.groupby('区域')['销售额'].sum().sort_values().plot.barh() # 条形图 使用plot.pie函数可以看各个区域的销售额占比,其中,autopct用来设置数据标签,figsize用来设置图图片的大小,由图可以看出华南区域的销售额占比最高,西南区域的销售额占比最低,仅占比3.1%。
嘿,大家好呀!我是 晓程,相信不少小伙伴和曾经的我一样,踏上了 Python 学习之旅,一开始可能是被它简洁的语法吸引,也可能是听闻它在众多领域的强大应用。 就拿我来说,当初就是在数据处理的工作中,被 Excel 的局限性折磨得不行,偶然接触到 Python,从此打开了新世界的大门。
a = np.array([1,2,3,4]) a.fill(5)#让数组中的每一个元素都等于5 与列表不同,数组中要求所有元素的 dtype 是一样的,如果传入参数的类型与数组类型不一样,需要按照已有的类型进行转换。 a.fill(2.5)#自动进行取整 array([2, 2, 2, 2]) ...
With multi-dimensional arrays, you can use the colon character in place of a fixed value for an index, which means that the array elements corresponding to all values of that particular index will be returned. 对于多维数组,可以使用冒号字符代替索引的固定值,这意味着将返回与该特定索引的所有值对应...
plt.plot(cc,cc ** 3,label ='cubic') plt.xlabel('x label') plt.ylabel('y label') 结果显示,如下: 注意为了显示中文,我们plt.rcParams属性设置了中文字体,不然不能正确显示中文title的。 2.散点图 散点图和折线图的原理差不多;如果使用直线连接散点图中的点,得到的就是折线图。所以你只需要设置线型...
Seaborn:_determine_cmap_paramsinxarray/core/plot/utils.py Xarray also bundles portions of CPython, which is available under the "Python Software Foundation License" inxarray/core/pycompat.py. Xarray uses icons from the icomoon package (free version), which is available under the "CC BY 4.0"...
In other words, an array contains information about the raw data, how to locate an element, and how to interpret an element. Enough of the theory. Let’s check this out ourselves: You can easily test this by exploring the numpy array attributes: import numpy as np my_2d_array = np.ar...