数据分析基础之《numpy(3)—基本操作》

一、基本操作

1、adarray.方法()

2、np.函数名()

二、生成数组的方法

1、生成0和1的数组

为什么需要生成0和1的数组?
我们需要占用位置,或者生成一个空的数组

(1)ones(shape[, dtype, order])
生成一组1
shape:形状
dtype:类型

(2)zeros(shape[, dtype, order])
生成一组0
shape:形状
dtype:类型

(3)例子
指定形状的话既可以是元组(3, 4),也可以是列表[2, 3]

# 生成0和1的数组
# 生成3行4列的数组
np.zeros(shape=(3, 4), dtype="float32")np.ones(shape=[2, 3], dtype=np.int32)

2、从现有数组生成

(1)array(object[, dtype, copy, order, subok, ndmin])

(2)asarray(a[, dtype, order])

(3)copy(a[, order])

(4)例子

# 从现有数组生成
scoredata1 = np.array(score)data1data2 = np.asarray(score)data2data3 = np.copy(score)data3# 修改第4行第2列
score[3, 1] = 10000scoredata1data2data3

修改了原数组值之后,data1没有变化,data2有变化,data3没有变化

(5)关于array和asarray的不同
np.array() np.copy()  深拷贝
np.asarray()  浅拷贝

3、生成固定范围的数组

(1)np.linspace(start, stop, num, endpoint, retstep, dtype)
生成等间隔的序列,生成的值左闭右闭,等距离
说明:
start:序列的起始值
stop:序列的终止值,如果endpoint为true,该值包含于序列中
num:要生成的等间隔样例数量,默认为50
endpoint:序列中是否包含stop值,默认为true
retstep:如果为true,返回样例,以及连续数字之间的步长
dtype:输出ndarray的数据类型

(2)np.arange([start,] stop, [step])
和range()用法一样,生成左闭右开[start, stop),step是步长

(3)例子

# 生成固定范围的数组
np.linspace(0, 10, 5)np.arange(0, 11, 5)

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