数据分析中的numpy

导入numpy模块

import numpy as np

numpy 具备的属性，ndim,shape,size

array_a = np.array([1,2,3],[4,5,6])

三种属性的值：
维度大小 array_a.ndim = 2，
形状大小 array_a.shape = (2,3)
size 大小 array_a.size = 6

通过dtype更改np数据的格式,默认np.int为int64位

a  = np.array（[2,3],dtype=np.int）

生成全为0的矩阵

np.zeros((2,4) #元祖形状为shape
np.ones((3,6)) #生成全为1的矩阵
np.arrange(10,20,2)#从10到20，步长为2的数列，【10,12,14,16,18】

想要更改形状，可在np.array后加reshape,即 np.arrange(12).reshape((3,4))

np.dot(a,b)  # 等价于 a.dot(b)

生成随机数

np.random.random((2,4))
np.sum(a,axis=0)
np.min(a,axis=1,)
np.max(a,axis=0)

np.argmin(a) #找对最小值的索引
np.average(a) #可以计算加权平均值
np.mean(a) #计算平均数

np.median(a) #中位数
np.nonzero(a) #找出非0 的数
np.sort(a) 

矩阵转置

np.transpose(a)
np.clip(A,5,10)# 设置边界，小于5的设置为5 ，大于10的设置为10

来源：CSDN

作者：不会飞的鹰08

链接：https://blog.csdn.net/weixin_41449637/article/details/104091737