print(number of dim:,array.ndim) # 维度 # number of dim: 2print(shape :,array.shape) # 行数和列数 # shape : (2, 3)print(size:,array.size) # 元素个数 # size: 6 array = np.array([[1,2,3],[2,3,4]]) #列表转化为矩阵 print(array) """ array([[1, 2, 3],[2, 3, 4]]) """NumPy（Numeric Python）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 li...
1、基本概念在数据分析工作中，Pandas 的使用频率是很高的，一方面是因为 Pandas 提供的基础数据结构 DataFrame 与 json 的契合度很高，转换起来就很方便。另一方面，如果我们日常的数据清理工作不是很复杂的话，你通常用几句 Pandas 代码就可以对数据进行规整。Pandas 可以说是基于 NumPy 构建的含有更高级数据结构和分析能力的工具包。在NumPy 中数据结构是围绕 ndarray 展开的Pandas 中的核心数据结构Series 和 DataFrame 这两个...
一、numpy 用NumPy快速处理数据NumPy 是一个运行速度非常快的数学库，主要用于数组计算，包含： 矩阵运算 jupyter快捷键 1、ndarray 对象ndarray 实际上是多维数组的含义。在 NumPy 数组中，维数称为秩（rank），一维数组 的秩为 1，二维数组的秩为 2，以此类推。在 NumPy 中，每一个线性的数组称为一个轴 （axes），其实秩就是描述轴的数量。创建数组 # 引入numpy模块 import numpy as np # 创建二维数组 array = np.arr...
原文链接：https://www.joinquant.com/view/community/detail/c2e287adec1920efd500b701bced1e70这是面向新用户的 Python 教程，并结合了 JoinQuant 获取到的数据进行了讲解。 如果你之前没有学过 Python， 或者对 Python 不熟，那不要再犹豫了，这个教程就是为你准备的！ 更多内容请查看量化课堂 - Python 编程板块。 本节概要： 主要介绍了 pandas 库之数据查看、选择。平台获取的数据主要是 DataFrame 的形式，它便是 pandas 中...
一、Numpy 库 NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。 引用： import numpy as npNumpy查看数组属性: 数组元素个数: b.size 数组形状: b.shape 数组维度: b.ndim 数组元素类型: b.dtype 快速创建N维数组的api函数: (1)创建10行10列的数值为浮点1的矩阵: array_one = np.ones([10, 10] (2)创建10行10列的数值为浮点0的矩阵： array_zero...
本地代码是.ipynb格式的转换到博客上很麻烦，这里展示部分代码，了解更多可以查看我的git-hub：https://github.com/Yangami/Python-for-Statisticians/tree/master/Numpy#-*-author Yangami-*- import numpy as np import pandas as pdshape#创建数组 a=np.array([1,2,3]) b=np.arange(9) a,b,type(a)c=np.array([[[1,2,3],[2,4,6]],[[1,2,3],[2,4,6]]]) c np.shape(c) np.shape(a)np.array([[[1,2,3],[4,5,6]],[[1,2,3],[4,5,6]]]...
1.numpyNumPy（Numeric Python）是用Python进行科学计算的基本软件包。 NumPy是Python编程语言的扩展，增加了对大型多维数组和矩阵的支持，以及一个大型的高级数学函数库来操作这些数组。NumPy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。安装：如果你的ubuntu中没有安装python，请首先安装python在终端输入以下命令：sudo apt-get update sudo apt-get install ...
一、Numpy 库 NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。 引用：import numpy as npNumpy简单创建数组：import numpy as np # 创建简单的列表 a = [1, 2, 3, 4] # 将列表转换为数组 b = np.array(a)Numpy查看数组属性: 数组元素个数:b.size数组形状:b.shape数组维度:b.ndim数组元素类型:b.dtype快速创建N维数组的api函数: (1)创建10行10列...
Numpy NumPy是一个功能强大的Python库，主要用于对多维数组执行计算。Numpy许多底层函数实际上是用C编写的，因此它的矩阵向量计算速度是原生Python中无法比拟的。 numpy属性 维度(ndim) # 创建二维数组 array = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9] ]) print(array.ndim) # 2 形状(shape) print(array.shape) # (3,3) 大小(size) print(array.size) # 9 数据类型(dtype) print(array.dtype) # int32 创建array a = np.array([1,2,3]...
1 数据组织 1.1 单个数据 一个整数可以表示一个数据，就是单个数据 1.2 数据组织 一堆数据组成一个整体，就是数据组织。python中常见的数据组织形式有列表，元组，字典，集合等等。 1.3 数据组织的形式 1.3.1一维数据 可以用普通的一维列表或者元组或者一维集合组织。 #一维数据 list1=[1,2,3] set1=set(list1)1.3.2 二维数据 列表或元祖的的二层嵌套 # 二维数据 list2=[[1,2,3],[4,5,6]]1.3.3 多维数据 列表或者集合的多层嵌套，有...