numpy是什么模块(Numpy是什么)

import numpy as np是什么意思？

这是使用的numpy模块中的随机函数。

1、numpy.ndarray.shape 返回一个数组维度的元组比如12345678import numpy as npx = np.array([1, 2])y = np.array([[1],[2]])print x.shapeprint y.shape(2,)(2, 1)注：x[1,2]的shape值(2,)。

2、意思是一维数组，数组中有2个元素y[[1],[2]]的shape值是(2,1)，意思是一个二维数组，每个数组中有1个元素， from numpy import 然后就可以使用你的random.rand(4,4)了不过,不建议这样导入。

拓展资料：

NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多（该结构也可以用来表示矩阵（matrix））。

一个用python实现的科学计算包。包括：

1、一个强大的N维数组对象Array；

2、比较成熟的（广播）函数库；

3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；

4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便。

NumPy（Numeric Python）提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、矢量处理，以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。多为很多大型金融公司使用，以及核心的科学计算组织如：Lawrence Livermore，NASA用其处理一些本来使用C++，Fortran或Matlab等所做的任务。

参考资料：百度百科-numpy

python数据分析模块：numpy、pandas全解

一维数组情况：

二维数组情况：

3参数情况：

2参数情况：

1参数情况：

一维情况：

二维情况：

一维情况：

二维情况：

一维情况：

二维情况：第三个参数指定维度

只查看行数、或者列数

逗号隔开两个索引

某些行

某些列

可以看出append()函数在二维数组中添加元素，结果转为了一维数组。

那怎么保持二维数组呢？可以设置axis参数按行或者按列添加

可以看出先把二维数组降成了一维数组，再在索引为1的位置添加元素。

那么怎么保持在二维添加元素呢？ 同样设置axis参数

也分按行和按列删除

标记缺失值： isnan()函数

补充缺失值：

同样axis参数可以指定拼接按行还是按列

2. hstack()函数：以水平堆叠的方式拼接数组

3. vstack()函数：以垂直堆叠的方式拼接数组

第二个参数还可以是数组，指定拆分的位置

hsplit()函数：横向拆成几个数组

vsplit()函数：纵向拆成几个数组

数组与数组之间的运算

数组与数值的运算

可以指定整个数组求和，还是按行或者按列

axis=0：每一列的元素求和

axis=1：每一行的元素求和

axis=0：每一列求均值

axis=1：每一行求均值

axis=0：每一列求最大值

axis=1：每一行求最大值

pandas有两个重要的数据结构对象：Series和DataFrame。

Series是创建一个一维数组对象，会自动生成行标签。

会自动生成行列标签

也可以用字典形式生成数据

在用字典生成数据的基础上，同时指定行标签

例如对下表的数据进行读取

4月是第四个表，我们应把sheet_name参数指定为3；因为索引是从0开始的。

可以看出read_excel()函数自动创建了一个DataFrame对象，同时自动把第一行数据当做列标签。

可以看出不给出header参数时，该参数默认为0。

header=1时结果如下：

header=None时结果如下：

index_col=0时，第0列为列标签

index_col=0时

usecols=[2]：指定第二列

指定多列

数据如下：

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-j1SHxY8y-1637655972909)(C:Users14051AppDataRoamingTypora ypora-user-imagesimage-20211114192949607.png)]

nrows=3时

head()函数中参数为空默认前5行

指定head(3)时如下

numpy模块也是shape

查看特定列的书库类型

特定列数据类型转换

先查看一下所有数据

与单行相比，结果显示的格式不一样了

iloc()挑选：

或者给出区间

挑选数据要么标签，要么索引挑选

或者

或者写成区间

标签挑选

或者索引挑选

先查看一下数据

或者用字典一对一修改

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-a6QKIoie-1637655972912)(C:Users14051AppDataRoamingTypora ypora-user-imagesimage-20211123110431201.png)]

isin()函数查看表中是否有该值

查看特定列是否有该值

可以看出上述代码并没有替换，那怎么替换呢？

末尾插入一列

指定插入到哪列

axis参数可以指定删除行还是删除列

指定标签删除

指定索引删除

方法三

指定行标签删除

指定索引删除

方法三：

先查看所有数据

info()函数查看数据类型，还可以查看是否有缺失值

isnull()函数查看是否有缺失值

在numpy模块中用isnan()函数

删除有缺失值的行

删除整行都为缺失值的行： 需要指定how参数

不同列的缺失值设置不同的填充值

默认保留第一个重复值所在的行，删除其他重复值所在的行

保留第一个重复值所在的行

保留最后一个重复值所在的行

是重复的就删除

降序如下

参数指定first时，表示在数据有重复值时，越先出现的数据排名越靠前

获取产品为单肩包的行数据

获取数量60的行数据

获取产品为单肩包 且 数量60 的行数据

获取产品为单肩包 或 数量60 的行数据

stack()函数转换成树形结构

how参数指定外连接

on参数指定按哪一列合并

concat()函数采用 全连接 的方式，没有的数设置为缺失值

重置行标签

效果与concat()一样

末尾添加行元素

指定列求和

指定列求均值

指定列求最值

获取单列的

corr()函数获取相关系数

获取指定列与其他列的相关系数

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-46g9qgQw-1637655972913)(C:Users14051AppDataRoamingTypora ypora-user-imagesimage-20211123135643804.png)]

groupby()函数返回的是一个DataFrameBy对象，该对象包含分组后的数据，但是不能直观地显示出来。

分组后获取指定列的汇总情况

获取多列的汇总情况

获取多列的情况

ta = pd.read_excel(‘相关性分析.xlsx’)

print(data)

corr()函数获取相关系数

获取指定列与其他列的相关系数

[外链图片转存中…(img-46g9qgQw-1637655972913)]

groupby()函数返回的是一个DataFrameBy对象，该对象包含分组后的数据，但是不能直观地显示出来。

分组后获取指定列的汇总情况

获取多列的汇总情况

获取多列的情况

python(pandas模块)？

1.什么是pandas? numpy模块和pandas模块都是用于处理数据的模块。 numpy主要用于针对数组进行统计计算,处理数字数据比较方便。 pandas除了可以处理数字数据,还可...

numpydoc与numpy关系

numpydoc是numpy的一种格式。

numpy是一个很基础很底层的模块，其重要性不言而喻，可以说对于新手来说是最基础的入门必须要学习的其中之一。

在很多数据分析，深度学习，机器学习亦或是人工智能领域的模块中，很多的底层都会用到这个模块，是必知必会的一个基础模块。

numpy是一个高性能科学计算和数据分析的基础包，它是pandas等其他各种工具的基础。

Numpy基础20问

一言以蔽之，numpy是python中基于数组对象的科学计算库。

提炼关键字，可以得出numpy以下三大特点：

因为numpy是一个python库，所以使用python包管理工具pip或者conda都可以安装。

安装python后，打开cmd命令行，输入：

即可完成安装。

n维数组（ndarray）对象，是一系列 同类数据 的集合，可以进行索引、切片、迭代操作。

numpy中可以使用 array 函数创建数组:

判断一个数组是几维，主要是看它有几个轴（axis）。

一个轴表示一维数组，两个轴表示二维数组，以此类推。

每个轴都代表一个一维数组。

比如说，二维数组第一个轴里的每个元素都是一个一维数组，也就是第二个轴。

一维数组一个轴：

二维数组两个轴：

三维数组三个轴：

以此类推n维数组。

numpy中常用 array 函数创建数组，传入列表或元组即可。

创建一维数组，并指定数组类型为 int ：

创建二维数组：

还可以使用 arange 函数创建一维数字数组，用法类似python的 range 函数.

numpy的 random 模块用来创建随机数组。

random模块还有其他函数，这里不多说。

前面说到，数组维度即代表轴的数量。

我们可以通过数组（adarray）对象的ndim或shape属性，来查看轴的数量。

数组（ndarray）对象的 size 属性可以查看数组包含元素总数。

还可以通过 shape 属性返回元素的乘积，来计算数组元素数量。

Numpy支持的数据类型非常多，所以很适合做数值计算。

下面给出常见的数据类型：

数组（adarrry）对象提供 dtype 属性，用来查看数组类型。

前面说过，数组的 shape 属性返回一个元组，能够反映数组的形状，包括维度以及每个轴的元素数量。

那么如果给定一个数组，怎么改变其形状呢？

常用的方式有两种：

比如说我要将一个二维数组转换为三维数组。

reshape 方法可以传入整数或者元组形式的参数。

传入的参数和 shape 属性返回的元组的含义是一样的。

例如， x2.reshape(1,2,3) 是将二维数组转换成三维数组，参数个数代表要转换的维度，参数数字从左到右分别表示0轴、1轴、2轴的元素数量。

resize 方法和 reshape 方法使用形式一样，区别是 resize 方法改变了原始数组形状。

numpy一维数组的索引和切片操作类似python列表，这里不多讲。

比如说取一维数组前三个元素。

重点是对多维数组的索引和切片。

多维数组有多个轴，那么就需要对每个轴进行索引。

例如，三维数组形状为(x,y,z)，分别代表：0轴有x个元素、1轴有y个元素，2轴有z个元素。

对0、1、2轴进行索引，如果取o轴第2个元素、1轴第0个元素、2轴第3个元素，那么索引形式就为[2,0,3]。

切片也是同样道理。

如果取o轴前2个元素、1轴前1个元素、2轴后2个元素，那么切片形式就为[:2,:1,-2:]。

说到迭代，大家很容易想到直接对数组直接使用 for 循环操作，对于一维数组来说，当然是可以的。

但对于多维数组，迭代是相对于0轴完成的，就是多维数组最外层的那一维。

你没有办法直接遍历数组里每一个元素，嵌套循环又太低效。

这个时候就需要用到 flat 方法，它可以将多维数组平铺为一维的迭代器。

数组（ndarray）对象提供了ravel方法，用来将多维数组展开为一维数组。

广播(Broadcast)是 numpy 对不同形状(shape)的数组进行数值计算的方式， 对多个数组的算术运算通常在相应的元素上进行。

较小的数组在较大的数组上“广播”，以便它们具有兼容的形状。

比如说一个一维数组乘以一个数字，相当于一维数组里每个元素都乘以这个数。

如果相同维度的数组进行运算，其shape相同，那么广播就是两个数组相同位数的元素进行运算。

如果两个数组维度不同，进行运算，这里就触发了广播的两个规则。

这两个规则保证了不同维度数组进行运算时，其维度自动调整成一致。

numpy提供了 transpose 函数用以对数组进行维度的调换，也就是转置操作。

转置后返回一个新数组。

当然，可以用更简单的方法。

数组对象提供了 T 方法，用于转置，同样会返回一个新数组。

numpy的 concatenate 函数用于沿指定轴连接相同形状的两个或多个数组。

numpy的 unique 函数用于去除数组中的重复元素，返回一个新数组。

unique 函数还能返回重复元素的索引、计数等信息，可去查文档自定义参数。

numpy文档

菜鸟教程

python numpy是库还是模块

在python里，一个模块是单个py文件（或者是多个py文件）

模块是在一个导入下导入并使用的单个文件（或多个文件）。如

import?my_module

而包是提供包层次结构的目录中的模块集合，每个目录中都会含有__init__.py文件。

from?my_package.timing.danger.internets?import?function_of_love

通常我们会将包叫成库，库有仓库，集合的意思

所以针对问题numpy是库还是模块

我个人觉得，根据需要来确定了。当你需要numpy时它可以叫做包（库）,但你在编写代码实现功能时，它就是作为模块来使用，它应该叫模块。这是个人看法，并非标准答案，仁者见仁智者见智了。