Python程序设计基础 课件 第10章 Python数据工程与可视化.pptx

第十章Python数据工程与可视化;;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;NumPy（NumericalPython）是Python中用于科学计算的一个开源库。它提供了高效的多维数组对象以及用于处理这些数组的各种工具。

NumPy是其他Python科学计算库的基础，包括科学计算、数据分析和机器学习等领域常用的Pandas和Scikit-learn。

NumPy的主要功能之一是它的ndarray（N-dimensionalarray）对象，它是一个多维数组，支持高效的数组操作和运算。与Python内置的列表（list）相比，NumPy的数组提供了更高的性能和更灵活的操作方式。;2;2.1数组的创建;示例：创建一个一维数组。

importnumpyasnp

arr=np.array([1,2,3])

a

[123];2).empty()方法

empty()方法用来创建一个指定形状（shape）、数据类型（dtype）且未初始化的数组（每次运行程序可能会产生不一样的数据）。

np.empty(shape,dtype=int,order=C)

shape表示数组形状；dtype表示数组元素的数据类型，可选；order表示在计算机内存中的存储元素的顺序，有”C”和”F”两个选项，分别代表行优先和列优先。;3).zeros()方法

zeros()方法创建指定大小的数组，数组元素以0来填充。

np.zeros(shape,dtype=float,order=C)

shape表示数组的形状；dtype表示数组元素的数据类型。;4).ones()方法

创建指定形状的数组，数组元素以1来填充。

np.ones(shape,dtype=None,order=C)

shape表示数组的形状；dtype表示数组元素的数据类型。;5).arange()方法

在指定数值范围内创建数组

np.arange(start,stop,step,dtype=None)

start：开始位置，默认起始值为0；

stop：停止位置，不包括该位置的值；

step：步长，默认步长为1，如果指定了step，则还必须给出start。

dtype：输出数组的类型。;6).linspace()方法

在线性空间中以均匀步长（等差数列）生成数字序列。

np.linspace(start,stop,num=50,endpoint=True,retstep=False,dtype=None)

start：序列的起始值；

stop：序列的终止值，如果endpoint为True，则该值包含在序列中；

num：样本数量，默认为50；

endpoint：stop终止值是否包含在该序列中，True表示stop值包含在序列中，False：不包含在序列中，默认为True；

retstep：显示间距，True表示生成的数组??会显示间距，False表示生成的数组中不会显示间距。;importnumpyasnp

arr=np.linspace(start=1,stop=10,num=10,endpoint=True,retstep=False,

dtype=float)

arr

array([1.,2.,3.,4.,5.,6.,7.,8.,9.,10.])

arr2=np.linspace(start=1,stop=10,num=5,endpoint=False,retstep=True,

dtype=float)

arr2

(array([1.,2.8,4.6,6.4,8.2]),1.8);7).logspace()方法

logspace()方法用于创建一个于等比数列。

np.logspace(start,stop,num=50,endpoint=True,base=10.0,dtype=None)

start：序列的起始值；

stop：序列的终止值，如果endpoint为True，则该值包含在序列中；

num：样本数量，默认为50；

endpoint：stop终止值是否包含在该序列中，True表示stop值包含在序列中，False：不包含在序列中，默认为True；

base：对数log的底数。;importnumpyasnp

arr=np.logspace(start=0,stop=9,num=10,base=2)

arr

[1.2.4.8.16.32.64.128.256.512.];2.2数组的属性;1).ndarray.ndim;2).ndarray.shape;3).ndarray.res