《数据挖掘与机器学习》 课件 项目二 农产品信息可视化分析——NumPy、pandas 与 Matplotlib 库.pptxVIP

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数据挖掘与机器学习

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分析农产品类型情况

分析农产品类型情况——NumPy库

任务描述分析农产品类型情况

通过对国家水稻数据中心网站的水稻审定样品数据的分析，借助数组的常见操作，了解

安徽省的水稻类型占比情况。

通过对安徽省的水稻类型占比的分析比较，可以深入探究该省的水稻品种多样性、适应

性和优势特点。

具体的优化方向需要决策者保持对农业生产现状和未来发展的高度关注和深入研究的

科研精神，以不断推进和改善水稻种植业的发展。

任务要求分析农产品类型情况

对安徽省的常见水稻类型进行排序。

分析水稻类型数量的占比情况。

Part1相关知识

·创建数组对象

·数组基本操作

创建数组对象分析农产品类型情况

什么是NumPy库?

·NumPy是一个Python中科学计算的核心库。

·提供了高性能的数组对象以及相关工具和函数。

●可以帮助开发者更加方便地进行数组计算的相关操作。

数组创建分析农产品类型情况

array函数用于创建一维数组，其基本使用格式如下。

numpy.array(object,dtype=None,copy=True,order=K,subok=False,ndmin=0)

array函数的常用参数说明如下

参数名称参数说明

object接收array_like。表示所需创建的数组对象。无默认值

接收data-type。表示数组所需的数据类型，如果未给定，那么选择保存对

dtype

象所需的最小类型。默认为None

copy接收bool。表示是否在创建新数组时复制原始数组的数据。默认值为Ture

数组创建分析农产品类型情况

array函数用于创建一维数组，其基本使用格式如下。

numpy.array(object,dtype=None,copy=True,order=K,subok=False,ndmin=0)

array函数的常用参数说明如下

参数名称