数据类型numpy as np
常见的数据类型
int8/16/32/64代码类型：i1/i2/i3/i4
float16/32/64代码类型：f2/f4/f8
complex64/128代码类型：c8/16
bool代码类型：？
数据类型的操作
1创建指定数据类型的数组array：
a = np.array([1,0,1,0],dtype=np.bool)np.bool可以用“？”代替
2修改数据类型
a.astype(‘i1’) or a.astyle(np.int8)
np.round(b,2):::b是数组，2是小数部分的位数。
3查看、修改数组的形状
a.shape：查看数组的形状（有几行几列）
a.reshape(3,4):修改数组的形状（改成3行4列）
修改存在前提，必须是在数组的数量行乘列数量等于新的数组的行列乘积
b.flatten():降维
4数组的计算
1数组和数
加减乘除可以直接用，类似python的用法就相当于给数组的每一个数和这个数计算加减乘除。
2相同维度数组和数组
数组和数组对应位置的数进行单独的运算。
3不同维度数组和数组
加减
a= 2行多列；b= 1行多列
a-b：a 的每一行一行一行的减去b
乘除
同样的一行乘一行然后再乘第二行。。。
总之就是两个数组四则运算就是要求两个数组有相同的行或者列。然后按照我们最常规的一行或者一列一列的想运算。
轴（axis）
二维数组的轴：0轴列向的和1轴行向的；
三维数组的轴是0,1,2轴；
对数据的操作
0如何简单的创建一个数组
a= np.arange(12,24).rshape(3,4)
把一个从12到23 的数据改成3行4列的数据
全为0的数组：np.zero((3,4))
全为1的数组：np.ones((3,4))
对角线1的数组：np.eye(3)
1读取数据
np.loadtxt(frame,delimiter=','dtype=int,unpack=1。。。)
np.loadtxt()函数的一些参数
- frame文件字符串，gz，bz2压缩文件（就是文件的路径/名字）
- dtype：指定数组表现的类型比如int默认对于一些比较大的值会以科学计数法表示
- delimiter：****分割字符串默认空格，改为 **，**一般只用这个
- usecols：读取指定的 行，索引，元组类型，
- skiprows：跳过前x行，一般只跳过第一行表头。
- unpack就是转置默认是False（0）可以改为1
2转置数据
方法1：t.swapaxes(1,0)“这里的1,0是指0轴和1轴”
方法2：t.transpose()
方法3：t.T
3数据切片
array----数组a
1. a[1:3,1:4]
逗号前面1:3是选取1、2行
逗号后面1:4是选择1，2,3列
还可以在这个基础上加 **步长**
2. a[[1,3],:]
[[1,3]]是指1,3行
[[]，[]]里面的 ‘：’是指选取所有的列
3 .a[[0,2],[1,1]]
取的是（0,1）点和（2,1）点
4数值修改
a[:2:4] =0 ====第二到第三列的所有数据都改为0
a[<10]=0 ======把小于10的数改为0
np.where(a<10,0,10)======把小于10的数改为0大于等于10 的改为10
a.clip(10,18)======小于10的改为10，大于18的改为18
5nan和inf
nan是not a numberde 的简写，就是不是一个数字
nan和任何值计算都是nan
inf是正无穷，-inf是负无穷
如何判断是不是nan？
np.isnan(a)
如何把nan改为0？
a[np.isnan(a)]=0
如何统计nan的数量(下面是非nan的数量)？
np.count_nonzero(t!=t)
np.count_nonzero(t[:, i] [t[:,i]=t[:,i]])
6,numpy常用的统计函数
求和：t.sum(axis=none)
均值：t.mean(a,axis)
中值：np.median(t,axis)
最大最：t.max(axis)小值:t.min(axis)
最大值的位置np.argmax(t.axis=？)
极值：np.ptp(t,axis)
标准差：t.std(axis)
7数组的拼接
1竖直拼接：把数据上下拼起来
np.vstack((t1,t2))
注意：要保证t1t2的每列数据有同样的意义不然就拼接没有意义
2水平拼接：把数据左右拼起来
np.hstack((t1,t2))
8数据的行列交换（类似于py基础的那种交换）
只展示行交换：t.[[1,2],:]=t[[2,1],:]
9生成随机数的方式
.rand(d0,d1…)创建d0到dn维度的随机数数组0到1之间的
randn()标准正态分布的随机浮点数，平均值是0，标准差是1
randint(low，high，（shape）)最大最小值，加形状
…
其他注意点：
a=b不完全复制，ba相互影响
a=b[:]视图操作，会创建新的对象b但是还是会受a影响
a = b.copy()复制后，ab不相互影响