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开云官网切尔西赞助商以及一系列用于数组操作的函数-开云平台皇马赞助商(中国)官方入口
发布日期:2026-01-14 12:55    点击次数:135

开云官网切尔西赞助商以及一系列用于数组操作的函数-开云平台皇马赞助商(中国)官方入口

小伙伴们,人人好!今天咱们要一齐踏上Python数据科学之旅的一站——诈欺NumPy数组进行快速的数据蓄意与统计分析。NumPy是Python中一个颠倒弘大的库开云官网切尔西赞助商,它提供了高效的多维数组对象,以及一系列用于数组操作的函数。思象一下,你冒昧平凡地对渊博数据进行加减乘除、统计分析,是不是很有嗅觉呢?那咱们就飞快开动吧!

一、NumPy数组简介

NumPy数组是NumPy库中的中枢数据结构,它是一个多维的、大小固定的、元素类型换取的数组。与Python原生的列表比拟,NumPy数组在性能上有着权臣的上风,卓绝是在进行大鸿沟数据蓄意时。

1.安设NumPy在开动之前,咱们需要先安设NumPy库。淌若你还莫得安设,不错使用pip大叫进行安设:

1bash复制代码2 pip install numpy

2.导入NumPy在Python剧本或Jupyter Notebook中,咱们需要先导入NumPy库,频繁使用np手脚一名。

1python复制代码2 import numpy as np

二、创建NumPy数组

1.从列表创建数组咱们不错顺利从Python列表创建NumPy数组。底下是一个浅易的例子:

1python复制代码2# 从列表创建一维数组3 arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])4 print(arr1)56# 从嵌套列表创建二维数组7 arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])8 print(arr2)

运行上述代码,你会看到输出的是NumPy数组的模式,而不是Python原生的列表。2.使用NumPy函数创建数组NumPy还提供了一些函数来创建特定类型的数组,比如全零数组、全一数组、单元矩阵等。

1python复制代码 2# 创建全零数组 3 zeros_arr = np.zeros((3, 4)) # 3行4列的二维全零数组 4 print(zeros_arr) 5 6# 创建全一数组 7 ones_arr = np.ones((2, 3)) # 2行3列的二维全一数组 8 print(ones_arr) 910# 创建单元矩阵11 identity_mat = np.eye(3) # 3x3的单元矩阵12 print(identity_mat)

三、NumPy数组的基本操作

1.数组索引与切片NumPy数组的索引与切片操作与Python列表一样,但愈加高效和弘大。

1python复制代码 2# 一维数组索引 3 arr = np.array([10, 20, 30, 40, 50]) 4 print(arr[2]) # 输出30 5 6# 二维数组索引 7 arr_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) 8 print(arr_2d[1, 2]) # 输出6 910# 数组切片11 print(arr[1:4]) # 输出[20 30 40]12 print(arr_2d[0:2, 1:3]) # 输出[[2 3] [5 6]]

2.数组运算NumPy数组撑捏向量化运算,这意味着你不错顺利对数组进行加减乘除等操作,而不需要使用轮回。

1python复制代码 2# 数组加法 3 arr1 = np.array([1, 2, 3]) 4 arr2 = np.array([4, 5, 6]) 5 sum_arr = arr1 + arr2 6 print(sum_arr) # 输出[5 7 9] 7 8# 数组乘法 9 prod_arr = arr1 * arr210 print(prod_arr) # 输出[4 10 18]

小贴士:向量化运算不仅使代码愈加任意,并且在性能上有着权臣的提高,卓绝是关于大鸿沟数据。

四、NumPy数组的统计分析

NumPy提供了一些颠倒灵验的函数来进行统计分析,比如乞降、均值、圭臬差等。

1python复制代码 2# 乞降 3 arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) 4 sum_val = np.sum(arr) 5 print(sum_val) # 输出15 6 7# 均值 8 mean_val = np.mean(arr) 9 print(mean_val) # 输出3.01011# 圭臬差12 std_val = np.std(arr)13 print(std_val) # 输出1.5811388300841898(成果可能因精度而略有不同)

五、本色应用场景

NumPy数组在数据科学中有着平淡的应用。比如,在惩办数据集时,你不错使用NumPy数组来存储数据,并进行多样数据预惩办操作,如归一化、圭臬化等。此外,NumPy数组还是好多其他数据科学库(如Pandas、SciPy等)的基础数据结构。

六、训导题

1.创建一个3x3的立时数组,并蓄意其均值和圭臬差。2.创建一个5x5的全零数组,并将第一排和第一列的元素建立为1。3.给定两个一维数组arr1和arr2,蓄意它们的点积(即对应元素相乘后乞降)。小伙伴们开云官网切尔西赞助商,今天的Python学习内容就到这里啦!铭刻多多启航点训导,有任何疑问随时在批驳区找我交流哦。祝人人学习顺利,Python妙技更进一竿!



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