2003031134——杨广福——Python数据分析第三周作业—numpy的简单操作

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博客名称	2003031134—杨广福—Python数据分析第三周作业-numpy的简单操作
要求	每道题要有题目,代码(使用插入代码,不会插入代码的自己查资料解决，不要直接截图代码！！),截图（只截运行结果）。

 

 

 

 

 

 

 

题目一：扩展阅读心得体会

1.扩展阅读：Python3及pip、numpy、Matplotlib等模块的安装。

在网上浏览了很多关于pip的安装方法，其实非常的简单，只需去Python的官网上去下载，下载地址即可

安装numpy和Matplotlib模块有两种方法：

第一种：自动安装

打开CMD输入：pip install matplotlib，安装完毕再输入pip install numpy

第二种方法：手动安装

进百度网站上下载对应版本的文件，看好自己安装的python是哪个版本的，根据版本和位数来下载所对应的位数文件

 

2.扩展阅读：numpy的常用方法

• 一个强大的N维数组对象
• 复杂的（广播）功能
• 用于集成C / C ++和Fortran代码的工具
• 有用的线性代数，和随机数能力

除了明显的科学用途外，NumPy还可以用作通用数据的高效多维容器。任意的数据类型可以被定义。这使得NumPy能够与各种各样的数据库无缝，快速地整合。

题目二

实训一：

1.训练要点

（1）掌握Nuympy的数组的创建及随机数的生成。

（2）掌握Nuympy中用于统计分析的基本运算函数。

2.需求说明

Numpy数组在数值运算方面的效率优于python提供的list，所以灵活掌握numpy中数组的创建以及基础的运算是有必要的。

3.实现思路及步骤

（1）创建一个数值范围为0~1，间隔为0.01的数组。

（2）创建100个服从正态分布的随机数。

（3）对创建的两个数组进行四则运算。

（4）对创建的随机数组进行简单的统计分析。

4.运行代码和截图

import numpy as np
#1、创建一个数值范围为0~1，间隔为0.01的数组
arr1=np.arange(0,1,0.01)
print("arange函数创建的数值范围为0~1间隔为0.01的数组arr1为：\n",arr1)
#2、创建由100个服从正态分布的随机数构成的数组
arr2=np.random.randn(100)
print('生成的随机数组arr2为：\n',arr2)
#3、对创建的两个数组进行四则运算
print('arr1 + arr2：\n',arr1+arr2)
print('arrl-arr2：\n',arr1-arr2)
print('arrl*arr2：\n',arr1*arr2)
print('arrl/arr2：\n',arr1/arr2)
#print('arrl**arr2：\n',arr1**arr2)
#4、对创建的数组进行简单的统计分析
print('正态分布数数组的累计和为：\n',np.cumsum(arr2))#计算所有元素的累计和
print('正态分布数去重后的值组为：\n',np.unique(arr2))#去除重复值
print('正态分布数组的均值为：',np.mean(arr2))#计算数组均值
print('正态分布数组的标准差为:',np.std(arr2))#计算数组标准差
print('正态分布数组的方差为：',np.var(arr2))#计算数组方差
print('正态分布数组的最小值为:',np.min(arr2))#计算最小值
print('正态分布数组的最大值为：',np.max(arr2))#计算最大值
print('正态分布数组的总和为：',np.sum(arr2))#计算数组总和