d_ndarray=np.zeros(3)#指定初始值为0,初始形状为一维长度为3 print(d_ndarray) 1. 2. 3. 输出的结果为:[0. 0. 0.]在这里我们的元素类型为float e_ndarray=np.ones((3,2))#创建一个数组3行2列 print(e_ndarray) 1. 2. 使用eye函数创建一个N*N的单位矩阵(对角线为1,其余的为0) f_ndarray=...
一:np.array()产生n维数组 一维:方法一:arr1 = np.array([1,2,3]) 方法二:arr6 = np.full((6),fill_value=666) 方法二结果:array([666, 666, 666, 666, 666, 666]) (一行六列) 二维:方法一:arr2 = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) 方法二:arr7 = np.full((6, 7), fill_value...
1、创建ndarray数组 使用array函数,它接受一切序列型的对象,包括其他数组,然后产生一个新的Numpy数组。 嵌套序列将会被转换成一个多维数组。 np.array会尝试为每一个新建的数组推断出适合它的数据类型。 arange是Python内置函数range的数组版。 2、数据类型 dtype是一...
import numpy as npimport pandas as pd# 设置随机种子np.random.seed(0)# 生成随机数据data = {'Name': ['Tom', 'Jerry', 'Alice', 'Bob', 'Charlie'],'Age': np.random.randint(18, 30, 5),'Height': np.random.randint(150, 200, 5),'Weight': np.random.randint(50, 100, 5),'Score...
1、numpy的核心数据结构是ndarray,支持任意维数的数组,但要求单个数组内所有数据是同质的,即类型必须相同;而pandas的核心数据结构是series和dataframe,仅支持一维和二维数据,但数据内部可以是异构数据,仅要求同列数据类型一致即可。 numpy的数据结构仅支持数字索引,而pandas数据结构则同时支持数字索引和标签索引。
(一)一维数据分析 1、Numpy(Numberical Python) :一维数组Array 1.1 导入numpy 和 pandas包,并导入成别名; 1.2定义一维数组array 1.3查询元素 1.4切片访问: 1.5循环访问 1.6查看数据… 意识流 如何利用python 进行数据分析 dated...发表于数据分析进... 利用Python进行数据分析 小崔学数据分析打开...
python学习笔记--pandas Series是一种类似于一维数组的对象,它由一组数据(各种Numpy数据类型)以及一组与之相关的数据标签(即索引)组成。 DataFrame是一个表格型的数据结构,它含有一组有序的列,每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔型值)。DataFrame 既有行索引也有列索引,它可以被看做由 Series 组成的...
import numpy as np #首先需要导入numpy库 #创建一维的narray对象 a1 = np.array([1,2,3,4,5]) #一个列表 #创建二维的narray对象 a2 = np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]]) # 一个列表里套两个列表 #创建多维对象以次类推 ...
4. 使用NumPy：np.linspace()优点：可以创建在指定的区间内均匀分布的数值数组，适合数值分析和图形表示。缺点：需要NumPy库，且功能专一，主要用于生成线性间隔的数值点。5. 使用Pandas：pd.Series()优点：Pandas是处理表格数据的强大工具，Series对象不仅可以存储数值，还可以有自己的标签（index），适合于时间序列等...
# 求和print(np.sum(array9))# 求均值print(np.mean(array9))# 求标准差print(np.std(array9))# 矩阵乘法matrix1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])matrix2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])print(np.dot(matrix1, matrix2)) 2、Pandas 基础 ...