Python中的向量

  【课程性质：大数据分析】

1. 实验目标

向量
向量运算
向量子集

2. 实验对象

Python基础
学习对象：本科学生、研究生、人工智能、算法相关研究者、开发者
大数据分析

3. 实验步骤

步骤1 向量

向量是数字、字符或逻辑数据(一维数组)的字符串。换句话说，向量是存储分组数据的简单工具。

在Python中, 你通过中括号[ ]来创建一个向量. 将向量元素用逗号分隔在括号之间。在将来，向量将非常有用，因为它们允许您轻松地对一系列数据应用操作。

注意，向量中的项必须是同一个类，例如所有的项都应该是数字、字符或逻辑。

数值型，字符串，逻辑向量

我们有四个专辑的发行时间 (1982, 1980, 1973, 1992) 我们想要将其放在一个名为Released_dates的变量里面。这意味着我们需要使用set([ ])创建一个向量。

使用数字，这变成一个数值型向量。

 Released_dates = [1982,1980,1973,1992]Released_dates

如果我们使用引号呢?然后这就变成了字符向量。

# 创建类型向量并为其赋值。
album_titles = ["Thriller", "Back in Black", "The Dark Side
album_titles

还有逻辑向量，它由True和False组成。当你想查看或对比内容时，它们是特别重要的。

ratings_dict = {"Thriller" : 10 , "Back in Black" : 8.5}ratings_dict["Thriller"] > ratings_dict["Back in Black"]

[提示] Python中的True和False

你知道吗?Python只识别True 和 False。这意味着所有其他拼写，包括TRUE 和 true，都不会被Python解释为逻辑值。

步骤2 向量运算

步骤2.1 对一个向量增加更多的元素

你可以使用 append() 函数将更多元素添加到一个向量中：

  Released_dates = [1982,1980,1973,1992]print(Released_dates)Released_dates.append(1960)print(Released_dates)

步骤2.2 查看向量的长度

我们如何查看一个向量中有多少项?我们可以使用 len() 函数:

 Released_dateslen(Released_dates)

步骤2.3 向量的首和尾

# 我们也可以使用下列代码来返回前几项:
first_few_elements = Released_dates[:3]
first_few_elements# 我们也可以使用下列代码来返回后几项:
last_element = Released_dates[3:]
last_element

步骤2.4 向量的排序

我们还可以对一个向量进行排序:

Released_dates = [1982,1980,1973,1992]
print(Released_dates)Released_dates.sort()
print(Released_dates)

但是，如果您只想要一个向量的最小值和最大值，那么可以使用 min() 和 max() 函数。

minimum = min(Released_dates)
maximum = max(Released_dates)print( minimum,maximum)

步骤2.5 给向量中的值赋名

假设你想记住哪一年对应着发布了哪一个专辑？

让我们创建一个名为release_year_dict的字典.

release_year_dict = {"Thriller":"1982", "Back in Black":"1980", \"The Dark Side of the Moon":"1973", "The Bodyguard":"1992", \"Bat Out of Hell":"1977", "Their Greatest Hits (1971-1975)":"1976", \"Saturday Night Fever":"1977", "Rumours":"1977"}
print("release_year_dict\n",release_year_dict,"\n")# 现在，您可以根据名称检索值:print("release_year_dict['Thriller']\n",release_year_dict['Thriller'],"\n")# 注意，向量的值仍然是年份。现在让我们通过字典    release_year_dict的 keys() 来查看。print("release_year_dict.keys()\n",release_year_dict.keys(),"\n")# 并且你可以使用 values() 来查看向量的值print("release_year_dict.values()\n",release_year_dict.values(),"\n")

步骤2.6 对向量进行逻辑运算
一个向量也可以由True和False组成，它们是Python中特殊的逻辑值。这些布尔值用于指示条件是真还是假。

让我们来看看1982年的专辑是否比2000年的更大(数值上的比较)。

album_year = 1982
album_year > 2000

您还可以在向量中跨多个项进行逻辑比较。

album_year == 1990 or album_year < 1980

我们也可以检查等价，使用==。让我们来看看专辑是否是1990年的。

album_year == 1990

如果你想检查专辑是否不等于2015年，你可以用!=

album_year != 2015

[提醒] Python中的逻辑运算

 您可以在R中进行各种逻辑操作，包括:等于检查: **1 == 2**不等于检查: **True != False**大于: **100 > 1**大于等于: **100 >= 1**小于: **1 < 2**小于等于: **1 <= 2**

练习 1:

生成一个名为test1的字典，A,B,C三个键对应的值分别是1，2，3；并检索键B所对应的值。

test1={"A":"1","B":"2","C":"3"}
test1['B']

步骤3 构造子集向量

# 如果你想从下面**发行年份的向量中**检索第二个年份？
Released_dates = [1982,1980,1973,1992]
print("Released_dates\n",Released_dates, "\n")# 为了检索第二个年份, 你可以用方括号 []:
print("第二个年份 \n",Released_dates[1] ,"\n")# 为了检索第三个年份, 你可以使用：
print("第三个年份\n",Released_dates[2],"\n")# 如果您想检索多个项，您可以传入一个向量:
print("多个检索结果\n",Released_dates[1:4], "\n" )# 负的检索会从序列的末端开始：
print("倒数两个月\n",Released_dates[-2:] ,"\n")

步骤4 缺失值（空值）

有时，向量中的值丢失了，而您必须使用None来显示它们，这是Python中用于“Null”或“不可用”的特殊值。例如，如果你不知道一张专辑是不是原声带，你可以使用None。

!pip install pandas==0.25.0
import pandas as pdsong_titles = pd.Series(['Thriller','Back in Black',  None,'The Bodyguard'])
print("song_titles\n",song_titles, "\n")# 查看是否是空值
print("是否为空\n ",song_titles.isnull())

[Tip] 检查Python中的None

您可以使用**is.null()**函数检查一个值是否为None，该函    数返回True或False。
检查是否为空: **is.null(None)**
检查是否非空: **!is.null(2)**

练习 2:

生成一个名为test2的向量，内容为1到100的序列，对test2进行降序排列后，检索键其前10项。

test2=list(range(1,101))
test2.sort(reverse=True)
test2[0:10]