python中所有元素必须为相同类型的数据_python数据处理课程笔记（一）

一、numpy

1、numpy中所有元素必须是相同的类型

a=[1,2,3,4,'t']

#列表中有str类型，转换为ndarray时所有元素都转换为str类型

arr1=np.array(a)

print(arr1)

#输出['1' '2' '3' '4' 't']

2、创建：np.array(collection)

#rand只能接收维度参数，不可指定范围，固定范围0～1

arr=np.random.rand(3,4,5)

#randn正态分布

3、ndarray的属性：ndim(维度个数)、shape(维度大小)、dtype(数据类型)

4、np.zeros():全零；np.ones()：全1 ；np.empty(): 内存里的随机值

5、np.arange(start, end ,step): 创建一维数组；np.reshape(): 调整一维数组维度；np.random.shuffle(arr)：打乱数组序列

6、转换数组类型：new_arr=old_arr.astype(np.newtype)

7、arr*arr是元素相乘，不是矩阵相乘

列表arr*2会拷贝列表

8、索引与切片

9、条件索引。多条件组合要用 & | 连接，不能用and、or

10、维数转换

import numpy as np

arr=np.random.randint(0,10,(3,4))

print (arr)

arr_t=arr.transpose()#二维直接变成转置矩阵

print(arr_t)

arr3=np.random.randint(0,10,(2,3,4))

print(arr3)

arr3_t=arr3.transpose((1,0,2))#即根据下标改变维度。变为3*2*4

print(arr3_t)

11、计算函数

import numpy as np

arr1=np.random.randint(0,10,(3,4))

print(arr1)

print(np.where(arr1>3,1,-1))

print(np.multiply(arr1,arr1))

# 输出

# [[6 7 0 7]

# [2 9 2 7]

# [4 0 0 7]]

# [[ 1 1 -1 1]

# [-1 1 -1 1]

# [ 1 -1 -1 1]]

# [[36 49 0 49]

# [ 4 81 4 49]

# [16 0 0 49]]