2020年2月13日10:03:22

numpy中的轴 axis

相当于矩阵的向量

PPT Page 69

二维数组的轴 0表示行 1表示列
三维数组的轴 0表示块 1表示行 2表示列
二维和三维数组轴不同

numpy读取本地数据

一般不使用numpy读取数据，多使用pandas来读取数据，其功能更多 、
读取csv格式的文件

PPT Page 73

np.loadtxt()

PPT Page 74 numpy读取csv文件

filepath  = "filepath"
np.loadtxt(filepath,delimiter = ",",dtpye  = "int")    

unpack 参数True表示数据的行列转置

Numpy中二维数组的转置

t2.transpose() → 转置 方法
t2.T → 转置 属性
t2.swapaxes(1,2) → 交换轴

数据分析思路

1.确定分析目的
2.确定呈现方式
3.确定数据处理方式
4.写代码

Numpy中的索引和切片 常用

video P=17

取出数组中制定的行或列
除过Xpath 下标不是从零开始，其余索引均为从零开始

page74.py

取特定的行 
取连续的行  
取不连续的多行   
取列   
取连续的多列   
取不连续的多列   
取多行&多列
取制定的行和列的位置 
取多个不相邻的点 
取行和列交叉点的数据  
    方括号的区别    

尾数取不到

Numpy中数值的修改

PPT Page 79

先取到对应位置的数，在进行赋值
方括号可以对数组中的元素进行索引和切片
numpy中的布尔索引

2020年2月13日10:03:22

numpy中的轴 axis

相当于矩阵的向量

PPT Page 69

二维数组的轴 0表示行 1表示列
三维数组的轴 0表示块 1表示行 2表示列
二维和三维数组轴不同

numpy读取本地数据

一般不使用numpy读取数据，多使用pandas来读取数据，其功能更多 、
读取csv格式的文件

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np.loadtxt()

PPT Page 74 numpy读取csv文件

filepath  = "filepath"
np.loadtxt(filepath,delimiter = ",",dtpye  = "int")    

unpack 参数True表示数据的行列转置

Numpy中二维数组的转置

t2.transpose() → 转置 方法
t2.T → 转置 属性
t2.swapaxes(1,2) → 交换轴

数据分析思路

1.确定分析目的
2.确定呈现方式
3.确定数据处理方式
4.写代码

Numpy中的索引和切片 常用

video P=17

取出数组中制定的行或列
除过Xpath 下标不是从零开始，其余索引均为从零开始

page74.py

取特定的行 
取连续的行  
取不连续的多行   
取列   
取连续的多列   
取不连续的多列   
取多行&多列
取制定的行和列的位置 
取多个不相邻的点 
取行和列交叉点的数据  
    方括号的区别    

尾数取不到

Numpy中数值的修改

PPT Page 79

先取到对应位置的数，在进行赋值
方括号可以对数组中的元素进行索引和切片
numpy中的布尔索引

2020年2月13日10:03:22

numpy中的轴 axis

相当于矩阵的向量

PPT Page 69

二维数组的轴 0表示行 1表示列
三维数组的轴 0表示块 1表示行 2表示列
二维和三维数组轴不同

numpy读取本地数据

一般不使用numpy读取数据，多使用pandas来读取数据，其功能更多 、
读取csv格式的文件

PPT Page 73

np.loadtxt()

PPT Page 74 numpy读取csv文件

filepath  = "filepath"
np.loadtxt(filepath,delimiter = ",",dtpye  = "int")    

unpack 参数True表示数据的行列转置

Numpy中二维数组的转置

t2.transpose() → 转置 方法
t2.T → 转置 属性
t2.swapaxes(1,2) → 交换轴

数据分析思路

1.确定分析目的
2.确定呈现方式
3.确定数据处理方式
4.写代码

Numpy中的索引和切片 常用

video P=17

取出数组中制定的行或列
除过Xpath 下标不是从零开始，其余索引均为从零开始

page74.py

取特定的行 
取连续的行  
取不连续的多行   
取列   
取连续的多列   
取不连续的多列   
取多行&多列
取制定的行和列的位置 
取多个不相邻的点 
取行和列交叉点的数据  
    方括号的区别    

尾数取不到

Numpy中数值的修改

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先取到对应位置的数，在进行赋值
方括号可以对数组中的元素进行索引和切片
numpy中的布尔索引

布尔索引

Numpy中的三元运算符

np.where()

PPT Page 81

numpy中的clip（裁剪）
nan为float类型的数

numpy中的nan和inf

PPT Page 83

数据缺失会产生nan
不合适的计算如无穷大减无穷大也会产生Nan
inf 无穷大 存在负无穷大
二者的type类型均为float

nan中的注意点

判断数组中nan的个数

np.count_nonzero(t2 != t2)
np.isnan(t2)
t2[np.isnan(t2)]=1
np.sum  #数组求和   

nan与任意数运算结果均为nan
将nan替换为均值/中值 直接删除该行

numpy 中的常见函数

ppt page 86

求和 
中值  
最大值 
最小值 
极值  
标准差  

计算统计参数是指定一个轴按行或按列计算

将nan替换为该行数的均值

nan替换为该行数的均值

小结

小结01
小结02

练习

Video = 22

数组的拼接

Video p=19 ppt page 91

竖直拼接&水平拼接
np.hstack() 水平评价
np.vstack() 竖直拼接
数组的行列变换
类似于交换赋值 PPT page 93
构造全为零的数组
np.zeros(a,b) → 构建a行b列的全为零的数组

2020年2月13日15:42:43

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Upload Time 2020年2月13日16:10:23