數(shù)據(jù)分析之numpy的操作
下午好啊
土豆本期說一下數(shù)據(jù)分析的另一個庫
numpy
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Numpy（Numerical Python）是一個開源的Python科學(xué)計算庫，用于快速處理任意維度的數(shù)組。
Numpy支持常見的數(shù)組和矩陣操作。對于同樣的數(shù)值計算任務(wù)，使用Numpy比直接使用Python要簡潔的多。
Numpy使用ndarray對象來處理多維數(shù)組，該對象是一個快速而靈活的大數(shù)據(jù)容器。
Numpy專門針對ndarray的操作和運算進行了設(shè)計，所以數(shù)組的存儲效率和輸入輸出性能遠(yuǎn)優(yōu)于Python中的嵌套列表，數(shù)組越大，Numpy的優(yōu)勢就越明顯。
NumPy 操作
使用NumPy，開發(fā)人員可以執(zhí)行以下操作：
數(shù)組的算數(shù)和邏輯運算。
傅立葉變換和用于圖形操作的例程。
與線性代數(shù)有關(guān)的操作。NumPy 擁有線性代數(shù)和隨機數(shù)生成的內(nèi)置函數(shù)。
NumPy – MatLab 的替代之一
NumPy 通常與 SciPy（Scientific Python）和 Matplotlib（繪圖庫）一起使用。這種組合廣泛用于替代 MatLab，是一個流行的技術(shù)計算平臺。但是，Python 作為 MatLab 的替代方案，現(xiàn)在被視為一種更加現(xiàn)代和完整的編程語言。
NumPy 是開源的，這是它的一個額外的優(yōu)勢。
NumPy - Ndarray 對象
NumPy 中定義的最重要的對象是稱為 ndarray 的 N 維數(shù)組類型。它描述相同類型的元素集合?？梢允褂没诹愕乃饕L問集合中的項目。
ndarray中的每個元素在內(nèi)存中使用相同大小的塊。ndarray中的每個元素是數(shù)據(jù)類型對象的對象（稱為 dtype）。
從ndarray對象提取的任何元素（通過切片）由一個數(shù)組標(biāo)量類型的 Python 對象表示。下圖顯示了ndarray，數(shù)據(jù)類型對象（dtype）和數(shù)組標(biāo)量類型之間的關(guān)系。
大小與排序
函數(shù)名 | 功能 | 函數(shù)名 | 功能 |
min | 最小值 | max | 最大值 |
ptp | 極差 | argmin | 最小值下標(biāo) |
minium | 二元最小值 | maxinum | 二元最大值 |
sort | 數(shù)組排序 | argsort | 數(shù)組排序下標(biāo) |
percentile | 分位數(shù) | median | 中位數(shù) |
NumPy - 數(shù)據(jù)類型
NumPy 支持比 Python 更多種類的數(shù)值類型。下表顯示了 NumPy 中定義的不同標(biāo)量數(shù)據(jù)類型。
| 數(shù)據(jù)類型及描述 |
bool_ 存儲為一個字節(jié)的布爾值（真或假） |
int_ 默認(rèn)整數(shù)，相當(dāng)于 C 的long，通常為int32或int64 |
intc 相當(dāng)于 C 的int，通常為int32或int64 |
intp 用于索引的整數(shù)，相當(dāng)于 C 的size_t，通常為int32或int64 |
int8 字節(jié)（-128 ~ 127） |
int16 16 位整數(shù)（-32768 ~ 32767） |
int32 32 位整數(shù)（-2147483648 ~ 2147483647） |
int64 64 位整數(shù)（-9223372036854775808 ~ 9223372036854775807） |
uint8 8 位無符號整數(shù)（0 ~ 255） |
uint16 16 位無符號整數(shù)（0 ~ 65535） |
uint32 32 位無符號整數(shù)（0 ~ 4294967295） |
uint64 64 位無符號整數(shù)（0 ~ 18446744073709551615） |
float_ float64的簡寫 |
float16 半精度浮點：符號位，5 位指數(shù)，10 位尾數(shù) |
float32 單精度浮點：符號位，8 位指數(shù)，23 位尾數(shù) |
float64 雙精度浮點：符號位，11 位指數(shù)，52 位尾數(shù) |
complex_ complex128的簡寫 |
complex64 復(fù)數(shù)，由兩個 32 位浮點表示（實部和虛部） |
complex128 復(fù)數(shù)，由兩個 64 位浮點表示（實部和虛部） |
NumPy 數(shù)字類型是dtype（數(shù)據(jù)類型）對象的實例，每個對象具有唯一的特征。這些類型可以是np.bool_，np.float32等。
數(shù)據(jù)類型對象 (dtype)
numpy.flags
| 屬性及描述 |
C_CONTIGUOUS (C) 數(shù)組位于單一的、C 風(fēng)格的連續(xù)區(qū)段內(nèi) |
F_CONTIGUOUS (F) 數(shù)組位于單一的、Fortran 風(fēng)格的連續(xù)區(qū)段內(nèi) |
OWNDATA (O) 數(shù)組的內(nèi)存從其它對象處借用 |
WRITEABLE (W) 數(shù)據(jù)區(qū)域可寫入。將它設(shè)置為flase會鎖定數(shù)據(jù)，使其只讀 |
ALIGNED (A) 數(shù)據(jù)和任何元素會為硬件適當(dāng)對齊 |
UPDATEIFCOPY (U) 這個數(shù)組是另一數(shù)組的副本。當(dāng)這個數(shù)組釋放時，源數(shù)組會由這個數(shù)組中的元素更新 |
NumPy - 數(shù)組創(chuàng)建例程
新的ndarray對象可以通過任何下列數(shù)組創(chuàng)建例程或使用低級ndarray構(gòu)造函數(shù)構(gòu)造。
numpy.empty
numpy.empty(shape, dtype = float, order = 'C')構(gòu)造器接受下列參數(shù)：
| 參數(shù)及描述 |
Shape 空數(shù)組的形狀，整數(shù)或整數(shù)元組 |
Dtype 所需的輸出數(shù)組類型，可選 |
Order 'C'為按行的 C 風(fēng)格數(shù)組，'F'為按列的 Fortran 風(fēng)格數(shù)組 |
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