一. numpy 的 array 使用 array = [1,2,3,4] array = np.array([1,2,3,4]) #转变为了数组,增加了功能 array + 1 #---out--- #array([2, 3, 4, 5]) #运算后只输出,不更改自身 #还可以和其他的列表进行相加,例如下面的列表array1 #但是列表的数量必须一致 #可以通过 len(array) 或者 arr...
import numpy as np 1. 所有常用的算术运算+,-,*,/,//,%,**等等,都可以应用在ndarray上,且这些运算是方面级的。 a = np.array([14, 23, 32, 4]) b = np.array([5, 4, 3, 2]) print('a + b =', a + b) print('a - b =', a - b) print('a * b =', a * b) print(...
1python复制代码2# 从列表创建一维数组3 arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])4 print(arr1)56# 从嵌套列表创建二维数组7 arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])8 print(arr2)运行上述代码，你会看到输出的是NumPy数组的形式，而不是Python原生的列表。2.使用NumPy函数创建...
在Python中,使用NumPy库进行统计分析非常简单。NumPy是一个强大的数学库,提供了大量的数学函数来处理数组和矩阵。以下是一些常用的统计分析方法: 创建数组: importnumpyasnpdata=np.array([1,2,3,4,5]) 计算平均值: mean = np.mean(data)print("Mean:", mean) ...
Python——numpy 统计函数 numpy 统计函数 importnumpyasnpa=np.arange(15).reshape(3,5)aOut[10]:array([[0,1,2,3,4],[5,6,7,8,9],[10,11,12,13,14]])np.sumOut[11]:<functionnumpy.core.fromnumeric.sum>np.sum(a)Out[12]:105np.mean(a)Out[13]:7.0np.mean(a,axis=0)Out[14]:...
二、array函数定义 代码语言:javascript 复制 在Python的世界里,NumPy无疑是数值计算领域的王者。 它的核心功能之一就是numpy.array,这个函数能够将各种数据类型转化为数组形式,为后续的数学、统计等计算做好准备。 接下来将为你深入剖析numpy.array的各个参数,并通过实际案例让你感受到它的魅力。
numpy.amin() 和 numpy.amax() numpy.amin() 用于计算数组中的元素沿指定轴的最小值。 numpy.amax() 用于计算数组中的元素沿指定轴的最大值。 实例 importnumpy as np a= np.array([[3,7,5],[8,4,3],[2,4,9]])print('我们的数组是:')print(a)print('\n')print('调用 amin() 函数:')pr...
使用NumPy库中的isnan函数配合sum方法是统计array中NaN的个数的标准做法。首先,isnan函数会返回一个布尔数组,其中True代表原数组中的NaN值。然后,使用sum方法对布尔数组进行求和,True值将以1计数,而False值则以0计数,最终得到NaN值的总数。这是一个高效而简洁的方法,常用于数据分析和科学计算中。
import numpy as np # a = np.array([[3,7,5],[8,4,3],[2,4,9]]) # print ('我们的数组是:') # print (a) # print ('\n') # print ('调用 amin() 函数:', end='') # print (np.amin(a)) # print ('调用 amin() 函数axis=1,代表每一行求最小:', end='') # ...
python数据分析——统计 没事就学习 像看电视剧一样学习使用numpy进行数据运算 数组:相同数据类型的一维容器 矩阵:二维容器 在矩阵和数组之间进行运算: 矩阵*数组: 点积: 矩阵乘法: import numpy as np np.set_printoptions(precision = 2) #设置计算显示两位小数利用列表创建数组 a = np.array([1,2,3,4,5...