「数据分析师的编程基础」Python使用Numpy内容总结

ゝ一世哀愁。 2022-10-05 11:00 241阅读 0赞

### 文章目录 ###

*  内容介绍
 *  Numpy简介
 *  ndarray
 *  数组的索引和切片
 *  数组运算
 *  常用的数组方法

# 内容介绍 #

**数据分析师的 全部文章目录**

[看懂Python数据分析师，清华大学技术顾问带你一起从零做起][Python]

本文介绍 **Python数据分析师** 第三方库Numpy的经常使用到的相关内容,主要是作为未来学习和使用 Pandas 包进行数据分析, 所以不会提及太复杂的内容, 主要会是 ndarry 的一些函数和十分好用的生成随机数的函数。

虽然作为一名数据分析师来说编程不是必备技能，对于不管任何编程语言Python、R、MATLAB、GO等等这些都是工具，不管使用哪一种语言我们的目标是一致的，就是做数据分析，得到想要的结果，然后进行解读，所以对于编程来说没有好坏之分，因此选择一个适合自己的就可以了。

本系列文章介绍的是对于Python复杂的编程语言中提取了数据分析常用的数据处理以及数据可视化等数据分析师常用的内容，区别与其他的Python编程教程，如果是纯开发的小伙伴，看完本系列的文章仅仅只能掌握数据相关处理的内容，并不能完全掌握开发方面的技能，请有选择阅读。

# Numpy简介 #

NumPy 是一个 Python 的科学计算包，提供了以下功能：

*  强大、灵活的多维数组对象及丰富的操作。
 *  C 实现，执行效率高。
 *  线性代数、丰富的随机数功能。

ndarray 就是 NumPy 中表示多维数组的类 (N-dimensional array object)。

# ndarray #

ndarray是一个通用的同构数据多维容器，其中的所有元素必须是相同类型的。

**1.创建ndarray**

*  NumPy 中有多种创建数组的方法, 还可以根据需要创建单位矩阵或者零矩阵。
 *  NumPy 中建立的数组类型为 ndarray，是能够高效进行大规模计算的数据类型。
 *  NumPy 可以把 list，tuple，array 或者其他的序列模式的数据转创建为 ndarray，默认创建一个新的ndarray。  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIwMjg4MzI3_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
    把其他类型的数据转换成为 ndarray, 如果是 ndarray 输入则默认不进行 copy, 而如果是其他类型数据则创建新的 ndarray 。  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIwMjg4MzI3_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
    类似于 range 函数，创建一个序列，但类型是数组类型 。  
    ![在这里插入图片描述][20210609114507245.png]

np.ones， np.ones\_like 创建一个数组，其中的元素全为 1。

*  np.ones 根据参数设定的纬度创建一个元素为 1 的数组,
 *  np.ones\_like 则根据一个已有的数组创建和其有相同纬度的元素全为 1 的数组。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIwMjg4MzI3_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
np.zeros，np.zeros\_like 创建元素全为 0 的数组，类似 np.ones。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIwMjg4MzI3_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]  
np.empty，np.empty\_like 创建空数组，类似 np.ones。  
其中每个元素都没有进行初始化，并不能保证都是 0。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIwMjg4MzI3_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]  
np.eye 创建一个对角线为 1 其他为 0 的矩阵。  
![在这里插入图片描述][20210609115228586.png]  
np.identity 创建一个主对角线为 1 其他为 0 的方阵。  
![在这里插入图片描述][20210609115245919.png]

**2.ndarray 属性方法**

*  np.size：属性，ndarray 的元素的数量。
 *  np.dtype：属性，ndarray 的元素的类型等。
 *  np.itemsize：属性，元素的字节数，例如一个 dtype 为 float64 的 ndarray 的元素的大小为 8。
 *  np.ndim：属性，ndarray 的维度数。
 *  np.shape：属性，为包含 ndarray 每个维度的大小的 tuple。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIwMjg4MzI3_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]

*  np.reshape：返回一个按照给定的维度改变的 ndarray。
 *  np.resize：在原位修改 ndarray 的维度。
 *  np.repeat：复制 ndarray 的每个元素的值，返回一个延长的 ndarray, 需要传入复制的次数作为参数。当 ndarray 不是一维的时候，返回的 ndarray 也会是一维的。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIwMjg4MzI3_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]

# 数组的索引和切片 #

**1.基本索引**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIwMjg4MzI3_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIwMjg4MzI3_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIwMjg4MzI3_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]  
**2.切片索引**

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIwMjg4MzI3_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIwMjg4MzI3_size_16_color_FFFFFF_t_70 11]  
**3.布尔型索引**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIwMjg4MzI3_size_16_color_FFFFFF_t_70 12]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIwMjg4MzI3_size_16_color_FFFFFF_t_70 13]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIwMjg4MzI3_size_16_color_FFFFFF_t_70 14]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIwMjg4MzI3_size_16_color_FFFFFF_t_70 15]  
**4 花式索引**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIwMjg4MzI3_size_16_color_FFFFFF_t_70 16]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIwMjg4MzI3_size_16_color_FFFFFF_t_70 17]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIwMjg4MzI3_size_16_color_FFFFFF_t_70 18]

# 数组运算 #

**1.数组和标量/矢量的运算**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIwMjg4MzI3_size_16_color_FFFFFF_t_70 19]  
**2.数组函数**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIwMjg4MzI3_size_16_color_FFFFFF_t_70 20]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIwMjg4MzI3_size_16_color_FFFFFF_t_70 21]  
![在这里插入图片描述][20210609120912828.png]

# 常用的数组方法 #

**1.数组的转置**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIwMjg4MzI3_size_16_color_FFFFFF_t_70 22]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIwMjg4MzI3_size_16_color_FFFFFF_t_70 23]  
**2.用于布尔型数组的方法**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIwMjg4MzI3_size_16_color_FFFFFF_t_70 24]  
**3.排序**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIwMjg4MzI3_size_16_color_FFFFFF_t_70 25]  
**4.唯一化和集合逻辑**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIwMjg4MzI3_size_16_color_FFFFFF_t_70 26]  
![在这里插入图片描述][20210609121144365.png]

[Python]: https://blog.csdn.net/qq_20288327/article/details/120589205
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