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NumPy 教程目录 NumPy 数组的维数称为秩（rank），秩就是轴的数量，即数组的维度，一维数组的秩为 1，二维数组的秩为 2，以此类推。 在 NumPy中，每一个线性的数组称为是一个轴（axis），也就是维度（dimensions）。比如说，二维数组相当于是两个一维数组，其中第一个一维数组中 阅读全文
posted @ 2022-02-07 18:56
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NumPy 教程目录 NumPy 数据类型 numpy 支持的数据类型比 Python 内置的类型要多很多，基本上可以和 C 语言的数据类型对应上，其中部分类型对应为 Python 内置的类型。 下表列举了常用 NumPy 基本类型。 名称描述 bool_ 布尔型数据类型（True 或者 False 阅读全文
posted @ 2022-02-07 18:04
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NumPy 教程目录 NumPy Ndarray 对象 NumPy 最重要的一个特点是其 $N$ 维数组对象 ndarray，它是一系列同类型数据的集合，以 $0$ 下标为开始进行集合中元素的索引。 ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组。 ndarray 中的每个元素在内存中都有相同存 阅读全文
posted @ 2022-02-07 17:19
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NumPy 教程目录 1 Lesson1——NumPy NumPy 安装 2 Lesson2——NumPy Ndarray 对象 3 Lesson3——NumPy 数据类型 4 Lesson4——NumPy 数组属性 5 Lesson5——NumPy 创建数组 6 Lesson6——NumPy 数组 阅读全文
posted @ 2022-02-07 16:45
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NumPy 教程目录 NumPy 安装 Python 官网上的发行版是不包含 NumPy 模块的。（pip list 测试一下） 我们可以使用以下几种方法来安装。 1 使用已有的发行版本 对于许多用户，尤其是在 Windows 上，最简单的方法是下载以下的 Python 发行版，它们包含了所有的关键 阅读全文
posted @ 2022-02-07 16:44
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pandas目录 1 简介 Pands 提供了两种排序方法，分别是按标签排序和按数值排序。本节讲解 Pandas 的排序操作。 下面创建一组 DataFrame 数据，如下所示： df = pd.DataFrame({'b':[1,2,3,2], 'a':[4,3,2,1], 'c':[1,3,8, 阅读全文
posted @ 2022-02-07 14:08
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pandas目录 1 简介 对于 Series 而言，您可以把它当做一维数组进行遍历操作；而像 DataFrame 这种二维数据表结构，则类似于遍历 Python 字典。 示例：对于 Series 循环 s = pd.Series(data=np.arange(5),index=['rank'+st 阅读全文
posted @ 2022-02-07 13:41
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pandas目录 1 简介 重置索引（reindex）可以更改原 DataFrame 的行标签或列标签，并使更改后的行、列标签与 DataFrame 中的数据逐一匹配。通过重置索引操作，您可以完成对现有数据的重新排序。如果重置的索引标签在原 DataFrame 中不存在，那么该标签对应的元素值将全部 阅读全文
posted @ 2022-02-07 12:21
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