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shape看結構,ndim看維度,dtype看數據類型,itemsize看元素字節大小,size看數組元素個數
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#python27
from numpy.linalg import *?
a=np.array(([1,2,3],
? ? ? ? ? ? ? ? [3,4,5],[5,6,8]))??
print det(a)?
print eig(a)
b = np.array([[6],[12],[20]])
print solve(a, b)
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*numpy數組： numpy.zeros（〔〕），numpy.ones（〔〕） 生成隨機數： numpy.random.rand（shape）生成0-1之間的隨機數 numpy.random.randint（起始數，結束數，n） 生成起始數～結束數之間n個隨機數 numpy.random.randn（shape） 生成正態分布的隨機數 numpy.random.choice（〔〕），從〔〕中規定的數中隨機挑選生成隨機數 numpy.random.beta （起始數，結束數，n）生成滿足beta（也可為其他分布）的隨機數查看全部
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numpy 官網 定義新的數據結構 np_lst=numpy.ndarray（list，dtype=） 該數據結構的屬性： np_lst.shape/ndim/dtype/itemsize（每個元素占用字節）/size查看全部
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numpy 數據結構基礎查看全部
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plt.fill_between(x.np.abs(x)<0.5,c,c>0.5,color="green",alphn=0.5
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python數據分析工具2
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python數據分析工具1
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數據分析模塊
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#numpy的其他操作 ? ?print("FFT:") ? ?print (np.fft.fft(np.array([1,1,1,1,1,1,1,]))) ?#階躍響應 ? ?print (np.corrcoef([1, 0, 1],[0, 2, 1])) # 皮爾遜相關系數計算 ? ?print (np.poly1d([3,1,3])) # 生成一元多次函數
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應該是對于二維矩陣而言, sum函數里面的axis是指定行或者列. axis=0的話是按列求和, axis=1是按行求和 如果沒有axis參數的話就是全部元素求和 更高維度的矩陣的話axis可以看成指定的是維度 #常用array操作 list = ?(np.arange(1, 11)) #產生一個1-11（不含11）的等差數列 list = ?(np.arange(1, 11)).reshape([2, 5]) # 變成兩行五列數組 print (np.exp(list)) ?# list 的自然指數 print (np.exp2(list)) # list 的自然指數的平方 print (np.sqrt(list)) # list 的開方 print (np.square(list)) # list 的平方 print (np.sin(list)) # list 的正弦值 ? ?print (np.log(list)) # list 的對數值 print (np.vstack((list1,list2))) #將兩個數組分成兩行組成一個數組也就是以行連接，注意傳的是個tuple print (np.hstack((list1,list2))) #將兩個數組相連組成一個一維數組，傳的是tup print (np.split(list1,n)) #將數組 list1 切分成n個子數組 print (np.copy(list1)) #對數組進行拷貝
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np.array 用來創建一個numpy數組。 np.shape 顯示np數組屬性 np.ndim 表示數組維度 np.dtype表示數組元素類型（如：int8，in16,float64等） np.itemsize表示數組元素所占字節大小，如float64占字節8位 np.size表示數組元素個數
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print (np.zeros([2, 4]))#輸出元素都為0的2行4列數組 ? ?print (np.ones([3, 5]))#輸出元素都為1 的2行4列數組 ? ?print ("Rand:") ? ?print (np.random.rand(2, 4))#輸出2行4列的隨機數組，且都是均勻分布的 ? ?print (np.random.rand())#生成一個隨機數 ? ?print (np.random.randint(1, 14, 5))#在1到14之間生成5個隨機數 ? ?print (np.random.randn(2, 4))#輸出2行4列標準正態分布隨機數 ? ?print np.random.choice([10.20, 41])#在列表中的數隨機選取一個 ? ?print (np.random.beta(1,10, 100))#生成一個1-10共100個beta數組
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numpy
功能：ndarray? 多維操作?
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數據分析的含義與目標
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