python中numpy和pandas介紹
阿新 • • 發佈:2019-03-07
adc rac col column start sta 缺少 array類 相加 numpy和pandas是python中用於處理數據的兩個庫。
numpy介紹:
numpy用於處理array,且array中數據類型必須一致。下面以代碼備註的方式介紹。
numpy介紹:
numpy用於處理array,且array中數據類型必須一致。下面以代碼備註的方式介紹。
#START import numpy as np v=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8]) //array中以list的方式展現 m=np.array([[1,2,3,4,5,6,7,8], [8,7,6,5,4,3,2,1]]) h=np.array([[1,2,3,4,5,6,7,8], [8,7,6,5,4,3,2,1], [9,8,7,6,5,4,3,2]],dtype=float) //指定list中數據類型為float print(v.type) //查看array類型 print(v.shape) //查看array模型 #print(np.shape(v)) print(v.size) #print(np.size(v)) print(v.dtype) #END
#START import numpy as np ##如下是一個三行四列的array #[1,2,3,4] #[2,3,4,5] #[3,4,5,6] #shape(3,4) a=np.array([[1,2,3,4],[2,3,4,5],[3,4,5,6]]) b=a[0:2,1:3] //array切分操作,對比list中的cut。修改b的話a也會變更。 h=np.array([[1,2],[3,4],[5,6]]) i=np.array(h[0,1],h[1,1],h[2,0]) //使用index方法脫離關系,即b變化a不變。 i[[0,0]]=888 print(i) print(h) c=np.zeros((2,20)) //生成2行20列的0 print(c) d=np.ones((20,5)) //生成20行5列的1 print(d) e=np.full((5,7),888) //生成5行7列的888 print(e) f=np.eye(10) //Identify matrix(I) print(f) g=np.random.random((8,19)) //生成隨機array print(g) #END
#START
j=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]])
k=np.array([0,2,0,1])
l=j[np.arange(4),k] //j中前4行按照k中的數值提取列中元素
j[np.arange(4),k] += 100 //j中前4行按照k中的數值提取列中元素後再加100,返回j
print(j)
#END
#START m=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) print(m) boolean_array_indexing =(m>5) //按照判斷條件將array轉換成布爾值 print(boolean_array_indexing) print(m(m>5)) #END
#START
#array四則運算
x=np.array([[1,2],[3,4]],dtype=np.float64)
y=np.array([[5,6],[7,8]],dtype=np.float64)
print(x+y)
print(np.add(x,y))
print(x-y)
print(np.subtract(x,y))
print(x*y)
print(np.multiply(x,y))
print(x/y)
print(np.divide(x,y))
print(np.sqrt(x))
print(x.dot(y))
print(np.dot(x,y))
i=np.array([3,0])
j=np.array([0,4])
print(i.dot(j))
print(np.dot(i.j))
x=np.array([[1,2],[3,4]])
print(x)
print(np.sum(x))
print(np.sum(x,axis=1))
print(x,T) //變形
#END
#START
x=np,array([[1,2],[3,4],[5,6]])
y=np.array([0,1])
print(x+y) //broadcasting會自動補齊y中缺少元素
#END
#START
x=np,array([[1,2,3],[3,4,6],[5,6,7],[7,8,9]])
print(x[1,0:2])
y=np.array([1,0,1])
z=np.empty_like(x) //生成一個和x格式一致的array
print(z)
for i in range(4):
z[i,:]=x[i,:]+y
#END
pandas介紹:
用於處理.csv文件
import pandas as pd
pd.set_option(‘display.max_rows‘,1000) //用於設置展示的行數和列數
pd.set_option(‘display.max_columns‘,1000)
user_input_cols=[‘‘,‘‘,‘‘,‘‘,‘‘,‘‘] //用於自定義每一列的名稱
data_frame=pd.read_csv(‘diabetes.csv‘,index_col=0,header=None,
name=user_input_cols) //讀取文件
print(df.head()) //展示文件的前幾行
**********************
#dataframe //數據域
#series //列
df=pd.read_csv(‘diabetes.csv‘,index_col=0,header=None,
name=user_input_cols)
print(df[‘series_name‘]) //展示列名稱
#series相加
print(df.series_name1+df.series_name2)
print(df.series_name1+‘,‘+df.series_name2)
new_series=df.series_name1+‘,‘+df.series_name2
df[‘series_name1+series_name2‘]=new_series
print(df.dtypes)
**********************
#查看數據特征
print(df.describe())
python中numpy和pandas介紹