day1--numpy

##numpy科学计算库

使用numpy库，需要引入，import numpy;
查看数据的类型（genfromtxt函数的意思是读取文件信息，用来处理数据信息，可以处理数据文件）
import numpy
world_alcohol = numpy.genfromtxt(“world_alcohol.txt”,delimiter=",")
print(type(world_alcohol) ##打印数据文件的数据类型
—<class’numpy.ndarray’>
输出向量和矩阵(array函数来传递，要求传递的数据是同一类型)
vector = numpy.array([5, 10, 15, 20])
matrix = numpy.array([[5, 10, 15], [20, 25, 30], [35, 40, 45]])
print(vector)
print(matrix)
—[ 5 10 15 20]
[[ 5 10 15]
[20 25 30]
[35 40 45]]
shape函数的功能是读取矩阵的长度，比如shape[0]就是读取矩阵第一维度的长度,相当于行数。它的输入参数可以是一个整数表示维度，也可以是一个矩阵。shape函数返回的是一个元组，表示数组（矩阵）的维度
vector = numpy.array([1, 2, 3, 4])
print(vector.shape)
matrix = numpy.array([[5, 10, 15], [20, 25, 30]])
print(matrix.shape)
—(4,)
(2, 3)
当不明白某个函数的用法时，利用help查看一下
print(help(numpy.genfromtxt))打印genfromtxt用法
可以使用dtype属性检查NumPy数组的数据类型（dtype是numpy中的内置属性）
numbers = numpy.array([1, 2, 3, 4])
print(numbers.dtype)
—int32
delimiter定义间隔符，加入skip_header，跳转至以1开头的数据
world_alcohol = numpy.genfromtxt(“world_alcohol.txt”, delimiter=",", dtype=“U75”, skip_header=1)
print(world_alcohol)
切片：numpy取数据和python一样，利用数组取数据，满足左闭右开原则
vector = numpy.array([5, 10, 15, 20])
print(vector[0:3])
—[ 5 10 15]
利用数组取数据时，“：”表示取所有，但是依然满足左闭右开原则
matrix = numpy.array([
[5, 10, 15],
[20, 25, 30],
[35, 40, 45]
])
print(matrix[:,1])
—[10 25 40]
选取所有的行逗号隔开然后取列这里用到了切片取的是从第零列开始到第二列(小于2) 实际上取的就是前两列
matrix = numpy.array([
[5, 10, 15],
[20, 25, 30],
[35, 40, 45]
])
print(matrix[:,0:2])
—[[ 5 10]
[20 25]
[35 40]]
选取的行是第一行到第三行(小于3) 这里用到了切片然后取列这也用到了切片取的是从第零列开始到第二列(小于2) 实际上取的就是前两列
matrix = numpy.array([
[5, 10, 15],
[20, 25, 30],
[35, 40, 45]
])
print(matrix[1:3,0:2])
—[[20 25]
[35 40]]

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