之前照著《利用python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析》學(xué)過(guò)一邊，代碼也跟著敲了，但是如果不用的話，印象不深，忘的特別快。所以，現(xiàn)在再過(guò)一遍，并且記錄一下，加深印象。

一、創(chuàng)建

numpy中的多維數(shù)組對(duì)象ndarry的創(chuàng)建。

使用array方法進(jìn)行創(chuàng)建 一個(gè)2*3的矩陣,shape方法查看數(shù)據(jù)維度，dtype方法查看數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)類型。ndarry中數(shù)據(jù)類型會(huì)保持一致，改變其中一個(gè)數(shù)據(jù)類型，其他的都會(huì)根據(jù)數(shù)據(jù)類型進(jìn)行變化。比如，將其中一個(gè)改為小數(shù)，所有數(shù)據(jù)類型都會(huì)變?yōu)閒loat64。

array2=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) array2 array2.shape array2.dtype

適用astype方法就可以改變數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型。

二、索引

ndarray數(shù)據(jù)索引。和python中l(wèi)ist數(shù)據(jù)切片、索引類似，ndarray只需傳入想要索引數(shù)據(jù)位置，就會(huì)將想要的值取出來(lái)。靈活的很。

這里取出數(shù)帶引號(hào)就是我改變了一個(gè)數(shù)據(jù)類型，所有的數(shù)據(jù)類型都隨之發(fā)生了變化。

三、計(jì)算

ndarry數(shù)據(jù)計(jì)算

判斷ndarray中數(shù)據(jù)是否大于10,直接進(jìn)行比較就行了。

所有數(shù)都乘以2

舉一反三，加減乘除、切片、索引都適用。

還可以將布爾值數(shù)據(jù)當(dāng)做索引進(jìn)行傳入，返回True位置的數(shù)據(jù)。

四、轉(zhuǎn)置

和線代中的概念一樣呀。

五、求極值

最大值，最小值，平均值，就很方便。

同樣，切片、索引都適用，這里就能看出來(lái)python處理數(shù)據(jù)方便的地方了。

六、求和

可以行求和、列求和，只需改變axis參數(shù)即可，同樣，索引、切片全部適用。

日常適用主要的運(yùn)算差不多就這些了。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的numpy将所有数据变为0和1_Numpy库学习的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯(cuò)，歡迎將生活随笔推薦給好友。