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利用python进行数据分析-04-numpy基础

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了利用python进行数据分析-04-numpy基础，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含1754字，纯文字阅读大概需要3分钟。

内容图文

1、线性代数

矩阵乘法  dot 函数

x= np.array([[1,2,3],[4,5,6]])

y=np.array([[6,23],[-1,7],[8,9]])

x
Out[16]: 
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])

y
Out[17]: 
array([[ 6, 23],
       [-1,  7],
       [ 8,  9]])

x.dot(y)
Out[18]: 
array([[ 28,  64],
       [ 67, 181]])

一个二维数组跟一个大小合适的一维数组的矩阵点积运算之后将会得到一个一维数组。

np.dot(x,np.ones(3))
Out[19]: array([  6.,  15.])

 

numpy.linalg

            from numpy.linalg import inv,qr
x = np.random.randn(5,5)
mat = x.T.dot(x)

inv(mat)
Out[24]: 
array([[  183.76974989,  -623.36361091,  -583.49826184,  -235.16948917,
         -181.68152874],
       [ -623.36361091,  2121.59301898,  1985.26883645,   799.39704159,
          619.72162247],
       [ -583.49826184,  1985.26883645,  1858.87861876,   747.67011221,
          578.69498867],
       [ -235.16948917,   799.39704159,   747.67011221,   301.90295918,
          233.89701649],
       [ -181.68152874,   619.72162247,   578.69498867,   233.89701649,
          182.77441114]])

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2、随机数生成

numpy.random模块对python的内置函数random进行了补充

如 ： normal函数 可以生成 4*4的样本数组:

samples = np.random.normal(size = (4,4))

samples
Out[11]: 
array([[-1.22102285,  2.08688133,  1.15874399,  0.14342708],
       [-0.29772372,  0.36137871,  0.60243437, -0.09287792],
       [-0.49263459,  0.69445334,  1.02035894, -1.18263174],
       [-0.07184985, -1.11834445,  0.89547984,  0.0585053 ]])

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3、范例

 

随机漫步1000：

nsteps = 1000

draws = np.random.randint(0,2,size = nsteps)

steps = np.where(draws>0,1,-1)

walk = steps.cumsum()

walk.min()

一次模拟多个多个随机漫步。

nwalk = 5000

nsteps =1000

nwalks =5000

draws = np.random.randint(0,2,size = (nwalks,nsteps))

steps = np.where(draws > 0 ,1,-1)

walks = steps.cumsum(1)

walks
Out[28]: 
array([[  1,   2,   1, ...,  16,  15,  16],
       [ -1,   0,  -1, ...,  22,  21,  22],
       [ -1,   0,   1, ..., -36, -35, -36],
       ..., 
       [ -1,   0,   1, ..., -16, -17, -18],
       [  1,   0,   1, ...,  12,  11,  10],
       [ -1,   0,  -1, ...,  -8,  -9,  -8]], dtype=int32)

原文：http://www.cnblogs.com/groupe/p/4915062.html

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的利用python进行数据分析-04-numpy基础全部内容，希望文章能够帮你解决利用python进行数据分析-04-numpy基础所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

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来源：【匿名】