《Python数据分析》课件 项目二 Python科学计算库训练.pptxVIP

Python数据分析

项目二Python科学计算库训练;知识引入;知识框架;目录;本任务主要介绍Python科学计算库NumPy，包含NumPy简介、如何导入NumPy库。;NumPy是Python科学计算的基础包，也是其他科学计算、数据分析和机器学习的主力军，它极大地简化了向量和矩阵的操作处理，Python的一些主要软件包，比如pandas、tensorflow等都以NumPy作为其架构的基础部分。NumPy包的核心是N维数组（N-dimensionalarray，即ndarray），NumPy可以用于快速处理任意维度的数组，支持常见的数组和矩阵操作。;在Python中有数组、列表、元组等标准序列，但ndarray与这些标准的Python序列之间有几个重要的区别：

（1）ndarray在创建时具有固定大小，这与Python列表（List）可以动态增长不同。如果要更改ndarray的大小，将会重新创建一个新数组并删除原始数组。

（2）ndarray中的元素都需要具有相同的数据类型，因此在内存中的大小相同。

（3）ndarray有助于对大量数据进行高级运算。通常，与使用Python内置序列相比，此类操作的执行效率更高，代码更少。

（4）越来越多基于Python的科学计算和数据分析包使用ndarray，虽然它们通常支持Python内置序列输入，但在处理之前会将这些输入的序列转换为ndarray，并输出ndarray。;在科学计算和数据分析中，序列的大小及运算速度尤其重要，因此NumPy在Python科学计算中占据非常重要的地位，对于同样的数值计算任务，使用NumPy比直接使用Python要简洁的多。NumPy使用ndarray对象来处理多维数组，该对象是一个快速而灵活的大数据容器。;NumPy包已经集成在Anaconda中，无须另行安装，但要使用NumPy包中的功能，首先要进行包的引入。

importnumpyasnp;目录;本任务主要介绍array函数及内置函数创建数组的方法，其中使用NumPy中的array函数可以将指定的Python内置序列转换为数组，使用内置函数可以创建指定大小的数组；数组的数据类型，如浮点数、整数、布尔值等；掌握数组的属性，包括数组的秩、数组的维度、元素个数、数据类型等基本属性。;NumPy中的array函数可以将指定的Python内置序列转换为数组，Python内置序列可以是列表、嵌套列表、元组、嵌套元组等指定的数据结构。需要注意，使用array函数之前，要引入NumPy包。;通常来说，ndarray是一个通用的同构数据容器，即其中的所有元素都需要是相同的类型，默认情况下通过array函数转换的数组元素类型与原序列相同，也可以通过dtype参数来指定数组元素类型。;通常，数组的元素最初是未知的，但其大小是已知的。因此，NumPy提供了几个内置函数来创建带有初始占位符的特殊数组。;zeros函数和ones函数使用方法类似，如果想要创建全0或者全1的一维数组，只需要传入元素的个数即可。

arange函数在使用时传入三个参数，即arange(start,end,step)

start：起始元素

end：结束元素，但不包含其本身

step：步长;2认识数组的数据类型;3掌握数组的属性;1、完成使用array函数对各种Python内置序列的数组转换

2、使用内置函数创建NumPy数组

3、认识数组的数据类型

4、熟练使用数组的属性观察数组特征;目录;本任务需掌握数组运算，主要包括数组之间的加减乘除等，以及数组的数学函数运算等；掌握一维数组、二维数组的索引，对于多维数组了解其索引；掌握数组切片方法。;1掌握数组运算;;;;;;;;;;;;;;;;;目录;;;;;;;;;;;;;;;;目录;;;;目录;;;;;总结;谢谢