【Python数据分析】数据分析之numpy基础

实验环境：建立在Python3的基础之上

numpy提供了一种数据类型，提供了数据分析的运算基础，安装方式

pip install numpy

导入numpy到python项目

import numpy as np

本文以案例的方式展示numpy的基本语法，没有介绍语法的细枝末节，笔者认为通过查阅案例就能掌握基本用法。

numpy数组的基本概念

numpy默认所有元素具有相同的数据类型，如果类型不一致，会对其进行优化。如果元素类型不同，将统一成一种类型，优先级：str>float>int

import numpy as np``   ``t_list = [1, 1.2, "hello"]``print(t_list)``   ``t_list = np.array([1, 1.2, "hello"])``print(t_list)``   ``t_list = np.array([1, 1.2])``print(t_list)

定义数组的时候，可以声明数据类型

t_list = np.array([1,2,3])``print(t_list)``   ``t_list = np.array([1,2,3], dtype=np.float32)``print(t_list)

numpy构造数组

1、np.ones(shape, dtype)

shape=(m,n)  m行n列``shape=(m)    m个元素的一维数组``shape=(m,)   m个元素的一维数组``shape=(m,1)  m行1列的二维数组  [[1],[2],[3]]``shape=(1,m)  1列m行的二维数组  [[1,2,3]]

t_list = np.ones(shape=(5,4), dtype=np.int32)``print(t_list)

2、np.zeros(shape, dtype)

t_list = np.zeros(shape=(5,3), dtype=np.int32)``print(t_list)

3、np.full(shape, fill_value, dtype)

t_list = np.full(shape=(2,3,4), fill_value=10, dtype=np.int32)``print(t_list)

4、np.eye(N,M,k,dtype)

# 单位矩阵``t_list = np.eye(N=5, dtype=np.float32)``print(t_list)``   ``# 控制行列的矩阵``t_list = np.eye(N=5, M=4, dtype=np.int32)``print(t_list)``   ``# 1向左偏移``t_list = np.eye(N=5, k=-1)``print(t_list)

5、np.linspace(start, stop, num, endpoint=True, retstep=False, dtype)

# 共11个数``t_list = np.linspace(0, 10, 10)``print(t_list)``# 共10个数``t_list = np.linspace(0, 10, 10, endpoint=False)``print(t_list)

6、np.arange(start, stop, step, dtype)

t_list = np.arange(1,10,2)``print(t_list)

7、np.random.randint(low, high=None, size=None, dtype)

# 随机数``t_list = np.random.randint(1, 100, size=(5,4))``print(t_list)

8、np.random.random(size)

# 0到1之间的随机数``t_list = np.random.random(size=(5,4))``print(t_list)

9、np.random.permutation()

# 随机索引``t_list = np.random.permutation(10)``print(t_list)

10、属性

t_list = np.full(shape=(2,3,4), fill_value=10, dtype=np.int32)``print(t_list)``# 维度``print(t_list.ndim)``# 形状``print(t_list.shape)``# 大小``print(t_list.size)``# 元素类型``print(t_list.dtype)

数组的索引和切片

1、索引

t_list = np.array([1,2,3,4,5])``# 以下标的方式访问``print(t_list[0])``# 以列表索引的方式访问``print(t_list[[0,1,2,0,1,3]])``# 以布尔类型访问，得到数组中True的值，但布尔列表的长度需要与数组长度相同``print(t_list[[True,False,True,False,False]])``# 数组可以做运算``print(t_list > 3)``print(t_list[t_list > 3])``t_list = np.array([[1,20,3],[2,30,4],[3,40,5]])``print(t_list[0][1])``# 下标可以放在一起``print(t_list[0,1])``# 高维数组``t_list = np.random.randint(1, 10, size=(3,4,5), dtype=np.int32)``print(t_list)``print(t_list[1])``print(t_list[1,1])``print(t_list[1,1,1])

2、切片

t_list = np.random.randint(1,100,size=(10), dtype=np.int32)``print(t_list)``# 切片``print(t_list[2:5])``t_list = np.random.randint(1,100,size=(5,6), dtype=np.int32)``print(t_list)``# 行切片``print(t_list[1:3])``# 列切片``print(t_list[:,1:3])``t_list = np.random.randint(1,100,size=(3,6,5), dtype=np.int32)``print(t_list)``print(t_list[:,:,1:3])

3、变形

t_list = np.random.randint(1,100,size=(20), dtype=np.int32)``# 一维数组变形为二维数组，变形需要注意，前后两个数组的元素个数相同``print(t_list.reshape(4,5))

4、连接

t_list = np.random.randint(1,100,size=(4,4))``t_list2 = np.random.randint(1,100,size=(4,4))``# 横向连接，要求两个数组的横列大小相同``t_list = np.concatenate((t_list,t_list2), axis=1)``# 纵向连接，要求两个数组的横列大小相同``t_list = np.concatenate((t_list,t_list2), axis=0)

t_list = np.random.randint(1,100,size=(4,4))``t_list2 = np.random.randint(1,100,size=(4,4))``np.hstack((t_list,t_list2))``np.vstack((t_list,t_list2))

5、切分

t_list = np.random.randint(1,100,size=(4,8))``# 横向切分，等份切分``part1, part2 = np.split(t_list, indices_or_sections=2)``print(part1)``print(part2)``# 纵向切分``part1, part2 = np.split(t_list, indices_or_sections=2, axis=1)``print(part1)``print(part2)``t_list = np.random.randint(1,100,size=(5,7))``part1, part2, part3 = np.split(t_list, indices_or_sections=[2,3])``print(part1)``print(part2)``print(part3)``part1, part2, part3 = np.split(t_list, indices_or_sections=[2,3],axis=1)``print(part1)``print(part2)``print(part3)

part1, part2, part3 = np.vsplit(t_list, indices_or_sections=[2,3])``print(part1)``print(part2)``print(part3)``part1, part2, part3 = np.hsplit(t_list, indices_or_sections=[2,3])``print(part1)``print(part2)``print(part3)

6、复制

ct_list = t_list.copy()``ct_list[1,2] = 1000``print(t_list)``print(ct_list)

聚合操作

1、求和

t_list = np.random.randint(1,100,size=(4,8))``# 求和``print(t_list.sum())``# 求均值``print(t_list.mean())``# 求最值``print(t_list.max())``print(t_list.min())``# 最值索引``print(t_list.argmax())``print(t_list.argmin())``# 标准方差``print(t_list.std())``# 方差``print(t_list.var())``# 中位数``print(np.median(t_list))

2、布尔运算

t_list = np.array([True, False, True, True])``# 只要存在一个True，返回True``print(t_list.any())``# 全部为Ture，返回True``print(t_list.all())

3、矩阵

t_list = np.array([[1,2,3],[2,3,4]])``t_list2 = np.array([[1,2],[2,3],[3,4]])``print(np.dot(t_list, t_list2))

以上是numpy的基本操作，numpy提供了操作数组的运算基础，复杂业务处理，还需要Pandas的加入。

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