Python数据分析与展示-1

2024-05-06 18:33:52

数据的维度

维度：一组数据的组织形式

一维数据

一维数据由对等关系的有序或无序数据构成，采用线性方式组织。对应列表、数组和集合等概念。

列表和数组：一组数据的有序结构。

区别：

列表：数据类型可以不同

数组：数据类型相同

二维数据

二维数据由多个一维数据构成，是一维数据的组合形式。

表格是典型的二维数据。其中，表头是二维数据的一部分。

多维数据

多维数据由一维或二维数据在新维度上扩展形成。例如增加时间维度的表格。

高维数据

高维数据仅利用最基本的二元关系展示数据间的复杂结构。利用键值对将数据组织起来的形成的数据关系。使用字典类型或数据表示格式。

Numpy维数组对象：ndarray

使用numpy：import numpy as np

N维数组对象：ndarray

ndarray是一个多维数组对象，由两部分构成：实际的数据、描述这些数据的元数据（数据维度、数据类型等）。ndarray数组一般要求所有元素类型相同（同质），数组下标从0开始。

如何使用ndarray

使用np.array()生成一个ndarray数组（ndarray在程序中的别名是：array），np.array()输出成 [] 形式，元素由空格分割。

属性

ndarray数组的创建和变换

创建方法

从Python中的列表、元组等类型创建ndarray数组。

x = np.array([0,1,2,3])  # 从列表类型创建
print(x)
x1 = np.array((4,5,6,7))  # 从元组类型创建
print(x1)
x2 = np.array([[1,2],[9,8],(0.1, 0.2)])  # 从列表和元组混合类型创建
print(x2)[0 1 2 3][4 5 6 7][[ 1.   2. ][ 9.   8. ][ 0.1  0.2]]

使用Numpy中函数创建ndarray数组，如：arange，ones，zeros等。

从字节流（raw bytes）中创建ndarray数组。

从文件中读取特定格式，创建ndarray数组。

转换

对于创建后的ndarray数组，可以对其进行维度变换和元素类型变换。

维度变换

元素类型变换：数组向列表的转换

ndarray数组的操作

索引：获取数组中特定位置元素的过程。

In [54]: a = np.arange(24).reshape((2,3,4))In [55]: a
Out[55]:
array([[[ 0,  1,  2,  3],[ 4,  5,  6,  7],[ 8,  9, 10, 11]],[[12, 13, 14, 15],[16, 17, 18, 19],[20, 21, 22, 23]]])In [56]: a[1,2,3]         # 每个维度一个索引值，逗号分割
Out[56]: 23In [57]: a[0,1,2]
Out[57]: 6In [58]: a[-1,-2,-3]
Out[58]: 17

切片：获取数组元素子集的过程

ndarray数组的运算

数组与标量之间的运算

NumPy一元函数

对ndarray中的数据执行元素级运算的函数

NumPy二元函数

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