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NumpyPandas高效函数学生必看
1、NumPy、Pandas中的高效函数 map() map() 函数根据相应的输入来映射Series的值。用于将一个 Series中的每个值替换为另一个值, 该值可能来自一个函数、也 可能来自于一个dict或Series。
2、我们可以将Pandas中的.str()方法与NumPy的np.where函数相结合,np.where函数是Excel的IF()宏的矢量化形式,它的语法如下:如果condition条件为真,则执行then,否则执行else。
3、七个Python效率工具!Pandas-用于数据分析 Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集; 它的使用基础是 Numpy(提供高性能的矩阵运算) ; 用于数据挖掘和数据分析, 同 时也提供数据清洗功能。
python关于numpy基础问题
1、numpy 是使用python进行数据分析不可或缺的第三方库,非常多的科学计算工具都是基于 numpy 进行开发的。ndarray对象是用于存放同类型元素的多维数组,是numpy中的基本对象之一,另一个是func对象。
2、numpy提供的两种基本对象是ndarray和ufunc。numpy是Python程序开发的一种开源的数值计算扩展,这种工具可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表结构要高效的多,支持大量的维度数组与矩阵运算。
3、numpy中常用 array 函数创建数组,传入列表或元组即可。创建一维数组,并指定数组类型为 int :创建二维数组:还可以使用 arange 函数创建一维数字数组,用法类似python的 range 函数.numpy的 random 模块用来创建随机数组。
Numpy的各种下标操作
针对一维的numpy的ndarray数组,获取前N位的具体的数值(value),针对一维的numpy的ndarray数组,获取前N位所在的下标(index),一个是原地sort,一个是np.argsort()获取下标。
对于循环操作中下标的操作应该先处理越界,然后再根据的正负转换成对应的正负坐标。a=python #len(a)=6i=1j=4k=1b=a[i:j:k] #结果为yth 。
在Numpy库中ndarray对象是其核心,它支持任意维度的数组(向量),所有的运算都是以array为基础展开的。此外,在 Numpy的 矩阵mat是array的一个子集,也就是二维的数组。下面我们来看一下array的基本运算。
NumPy 中的切片语法: x[start:stop:step] ,如果没有赋值,默认值 start=0, stop=size of dimension, step=1。
格式:numpy.sort(a, axis, kind, order)参数:a : 要排序的数组 axis: 使得sort函数可以沿着指定轴对数据集进行排序。axis=1 为沿横轴排序,axis=0为沿纵轴排序,axis=None将数组平坦化后进行排序。
上述操作均是在同尺度数组之间进行的,对于不同尺度数组间的操作,会使用到广播特性。索引:获取数组***定位置元素的过程; 切片:获取数组元素子集的过程。
python基础之numpy.reshape详解
首先随机生成一个4行3列的数组 使用reshape,这里有两种使用方法,可以使用np.reshape(r,(-1,1),order=F),也可以使用r1=r.reshape(-1,1),order=F),这里我选择使用第二种方法。
在数据转化的过程中,我们一般使用numpy.reshape()进行数据转化。这里进行相应的演示。
在计算机编程中,reshape的意思是重新定义一个数组(或矩阵)的形状,而不改变其中的元素。这个过程是通过改变数组的维度来实现的。
NumPy 是一个用于科学计算的基础 Python 库( 安装说明 )。它可以让你在 Python 中使用向量和数学矩阵,以及许多用 C 语言实现的[_a***_]函数。在 Notebook 中导入 NumPy:数组是将数据组织成若干个维度的数据块。
NumPy是Python中科学计算的基础包。
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