第一节 NumPy基础(一)

本章节以及后续章节的源码,当然也可以从我的github下载,在源码中我自己加了一些中文注释。十分感谢SeanCheney大佬的翻译工作

        NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包。它本身并没有提供多么高级的数据分析功能,理解NumPy数组以及面向数组的计算将有助于你更好地高效的的使用诸如pandas之类的工具。

        NumPy的ndarray,一种多维数组对象,该对象是一个快速而灵活的大数据集容器。先了解一下怎么回事:

一、创建ndarray

下表列出了一些数组创建函数。由于NumPy关注的是数值计算,因此,如果没有特别指定,数据类型基本都是float64(浮点数)。

数组创建函数

二、ndarray的数据类型

        ndarray的数据类型如下表:

三、数组和标量之间的运算

四、基本的索引和切片

一维数组:

当你曾经用过其他热衷于复制数组数据的编程语言时,由于NumPy的设计目的是处理大数据,所以假如NumPy坚持要将数据复制来复制去的话会产生何等的性能和内存问题。如果你想要得到的是ndarray切片的一份副本而非视图,就需要显式地进行复制操作。例如:arr[5:8].copy()


高纬度数组:

切片索引:

五、布尔型索引

六、花式索引

七、数组转换和轴对换:

转置(transpose)是重塑的一种特殊形式,它返回的是源数据的视图(不会进行任何复制操作)。

数组不仅有transpose方法,还有一个特殊的T属性:

快速学习:

第一节 NumPy基础(一)

第二节 NumPy基础(二)

第三节 Pandas入门基础

第四节 数据加载、存储

第五节 数据清洗

第六节 数据合并、重塑

第七节 数据聚合与分组运算

第八节 数据可视化

第九节 pandas高级应用

第十节 时间序列

第十一节 Python建模库

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