(1.25)--3.1.1numpy数组及其运算(一).ppt
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1、BIG DATABIG DATA大数据分析与可视化大数据,成就大未来!1 大数据分析基础2 大数据可视化实战BIG DATABIG DATA大数据,成就大未来!1大数据分析基础大数据分析与可视化1.1 numpy数组及其运算 扩展库 numpy是 Python支持科学计算的重要扩展库,是数据分析和科学计算领域如scipy、pandas、sklearn 等众多扩展库中的必备扩展库之一,提供了强大的N维数组及其相关运算、复杂的广播函数、C/C+和 Fortran 代码集成工具以及线性代数、傅里叶变换和随机数生成等功能。大数据,成就大未来!1大数据分析基础大数据分析与可视化1.1 numpy数组及其
2、运算1.1.1 创建数组 数组是用来存储若干数据的连续内存空间,其中的元素一般是相同类型的,例如都是浮占数。数组运算是学习数据分析和机器学习相关算法的重要基础。大数据,成就大未来!1大数据分析基础大数据分析与可视化1.1 numpy数组及其运算1.1.1 创建数组 import numpy as np np.array(1,2,3,4,5)#把列表转换为数组array(1,2,3,4,5)np.array(1,2,3,4,5)#把元组转换成数组array(1,2,3,4,5)np.array(range(5)#把range对象转换成数组array(0,1,2,3,4)np.array(1,2,
3、3,4,5,6)#二维数组array(1,2,3,4,5,6)np.arange(8)#类似于内置函数range()array(0,1,2,3,4,5,6,7)np.arange(1,10,2)array(1,3,5,7,9)np.linspace(0,10,11)#等差数组,包含11个数array(0.,1.,2.,3.,4.,5.,6.,7.,8.,9.,10.)大数据,成就大未来!1大数据分析基础大数据分析与可视化1.1 numpy数组及其运算1.1.1 创建数组 np.linspace(0,10,11,endpoint=False)#不包含终点array(0.,0.90909091,1
4、.81818182,2.72727273,3.63636364,4.54545455,5.45454545,6.36363636,7.27272727,8.18181818,9.09090909)np.logspace(0,100,10)#相当10*np.linspace(0,100,10)array(1.00000000e+000,1.29154967e+011,1.66810054e+022,2.15443469e+033,2.78255940e+044,3.59381366e+055,4.64158883e+066,5.99484250e+077,7.74263683e+088,1.00
5、000000e+100)np.logspace(1,6,5,base=2)#相当于2*np.linspace(1,6,5)array(2.,4.75682846,11.3137085,26.90868529,64.)np.zeros(3)#全0一维数组array(0.,0.,0.)np.ones(3)#全1一维数组array(1.,1.,1.)np.zeros(3,3)#全0二维数组,3行3列array(0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.)大数据,成就大未来!1大数据分析基础大数据分析与可视化1.1 numpy数组及其运算1.1.1 创建数组 np.zeros(3,1)#全0
6、二维数组,3行1列array(0.,0.,0.)np.zeros(1,3)#全0二维数组,1行3列array(0.,0.,0.)np.ones(3,3)#全1二维数组,3行3列array(1.,1.,1.,1.,1.,1.,1.,1.,1.)np.ones(1,3)#全1二维数组,1行3列array(1.,1.,1.)np.identity(3)#单位矩阵,3行3列array(1.,0.,0.,0.,1.,0.,0.,0.,1.)大数据,成就大未来!1大数据分析基础大数据分析与可视化1.1 numpy数组及其运算1.1.1 创建数组 np.random.randint(0,50,5)#随机数组
7、,5个0到50之间的数字array(13,47,31,26,9)np.random.randint(0,50,(3,5)#3行5列,共15个随机数,都介于0,50array(44,34,35,28,18,24,24,26,4,21,30,40,1,24,17)np.random.rand(10)#10个介于0,1)的随机数array(0.58193552,0.11106142,0.13848858,0.61148304,0.72031503,0.12807841,0.49999167,0.24124012,0.15236595,0.54568207)np.random.standard_nor
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- 1.25 3.1 numpy 数组 及其 运算
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