axis

一.numpy模块 import numpy as np 约定俗称要把他变成np 1.模块官方文档地址 https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/?v=20190307135750 2.创建矩阵 1.np.array import numpy as np #创建一维的ndarray对象 arr = np.array([1, 2, 3]) print(arr) #[1 2 3] #创建二维的ndarray对象 arr = np.array([[1, 2, 3], [4,5,6]]) print(arr) ''' [[1 2 3] [4 5 6]] ''' #创建三维的ndarray对象 arr = np.array([[[1, 2, 3],[3,2,1]], [[4,5,6],[6,5,4]]]) print(arr) ''' [[[1 2 3] [3 2 1]] [[4 5 6] [6 5 4]]] ''' #我们可以这样理解.其实内这个可以相当于几何里面的,点,线,面,里面各个元素相当一个点,一个列表里面有几个元素相当于线也就是一维,然后列表里面套列表相当于线,以此类推 推荐Python大牛在线分享技术 扣qun：855408893 领域：web开发，爬虫，数据分析，数据挖掘，人工智能 3.对于矩阵的操作(ndarray对象的方法) 1

一.pandas模块 import pandas as pd 约定俗称为pd 1.模块官方文档地址 https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/?v=20190307135750 2.对一维的数据处理成列表 1.pd.Serirs功能 import numpy as np import pandas as pd arr = np.array([1, 2, 3, 4, np.nan, ]) s = pd.Series(arr) print(s) #也可以不转换,但是转换后可以减少内存,尽量进行转换 # arr = np.array([1, 2, 3, 4, np.nan, ]) s = pd.Series([1, 2, 3, 4, np.nan, ]) print(s) 推荐Python大牛在线分享技术 扣qun：855408893 领域：web开发，爬虫，数据分析，数据挖掘，人工智能 3.对二维数据处理成列表 1.pd.DataFrame功能 df = pd.DataFrame(数据内容,index=纵坐标,columns=横坐标)#数据内容必须是列表或者np.array格式,尽量用np.array格式减少内存 #生成的数据列表预定俗称最好命名成df #对df的取值 2.pd.DataFrame参数表 属性 详解 dtype

文章目录 1. 效果（动图） 2. 代码 1. 效果（动图） 2. 代码 % Brownian motion 布朗运动 clc , clear , close all ; % 清除命令，清空工作区，关闭所有窗口 n = 20 ; s = 0.02 ; x = rand ( n , 1 ) - 0.5 ; y = rand ( n , 1 ) - 0.5 ; h = plot ( x , y , '.' , 'MarkerSize' , 18 ) ; axis ( [ - 1 1 - 1 1 ] ) axis square grid off % set ( h , 'EraseMode' , 'xor' , 'MarkerSize' , 18 ) grid on ; title ( 'Press Ctl-C to stop' ) ; while true x = x + s * randn ( n , 1 ) ; y = y + s * randn ( n , 1 ) ; set ( h , 'XData' , x , 'YData' , y ) drawnow end 来源： CSDN 作者： COCO56 链接： https://blog.csdn.net/COCO56/article/details/103463144