python數據分析

.ndim 秩 就是軸的數目或者維度的數量
.shape ndarray對象的尺度，對於矩陣就是n行,m列
.size表明元素的個數 n*m的值
.dtype ndarray對象元素類型
.itemsize ndarray對象中每一個元素的大小.以字節爲單位

ndarray數組的建立方法
1 從python中的列表、元組等類型中建立nadarray數組
x=np.array(list/tuple)
x=np.array(list/tuple,dtype=np.float32)
當np.array()不指定dtype時，NumPy將根據數據狀況關聯一個dtype類型。
np.arange(n) 相似range()函數，返回ndarray類型，元素從0到n-1
np.ones(shape)根據生成一個全1的數組，shape是元組類型
shape=(4,4)表明生成一個4*4全1矩陣
np.zeros(shape)根據shape生成一個全0的數組，shape是元組類型
np.full(shape,val)根據shape生成一個數組，每一個元素值都是val
np.eye(n)生成一個n*n的單位矩陣，對角線元素都是1，其他的都是0

np.ones_like(a)根據數組a的形狀生成一個全1的數組
np.zeros_like(a)根據數組a的形狀生成一個全0的數組
np.full_like(a,val)根據數組a的形狀生成一個數組，每一個值都是val

a=np.linespace(1,10,4)表明起始元素是1，終止元素是10，被分割成4個數
a=np.linespace(1,10,4,endpoint=False)表明最後一個數是否是做爲元素放入，這樣生成的數默認是浮點類型
np.concatenate((a,b))合併

a=np.reshape(shape)其中np的size是知足shape各個維度元素的乘積總和的
np.resize直接把np改變，不返回
b=np.swapaxes(0,1)直接交換第一維和第二維，維度默認從0開始
np.flatten()數組降成一維的

a=np.ones((2,3,4),dtype=np.int)
astype()
astype()方法必定會建立一個新的數組（原數據的一個拷貝），即便兩個類型一致
ndarray()轉列表
Is=a.tolist()數組向列表轉換

ndarray索引和切片都是支持的
a[1:4:2]
啓示元素1，1:4表明下標爲1-3的元素，每次取的步長是2

多維數組索引和切片
a=np.arange(24).reshape((2,3,4))
訪問使用逗號分割維度數，a[1,2,3]
多維數組切片
print(a[:,1,-3])
表示無視第一個維度，第二個維度下標是1，第三個維度下標是-3的元素
冒號選取維度，每一個維度的切片方法和一維數組相同

np.mean()元素的平均值
np/np.mean()數組和標量之間的運算

np.abs(x) np.fabs(x)計算數組的各個元素之間的絕對值
np.sqrt()計算數組元素平方根
np.square()計算各個元素的平方
np.log(x)天然對數
np.log10(x)10爲低對數
np.log2(x)2爲底的對數
np.ceil(x) np.floor(x)向上向下取正
np.rint(x)計算數組各個元素的四捨五入的值
np.modf(x)將數組各個元素的小數和整數部分以兩個獨立數組的形式返回
np.cos(x) np.cosh(x)
np.sin(x) np.sinh(x)
np.tan(x) np.tanh(x)
np.exp(x)計算數組各個元素的指數值
np.sign(x)各個元素的符號值

 

NumPy的二元函數
np.maximum(x,y) np.fmax()元素的最大值最小值

數據CSV文件
生成CSV文件

np.savetxt(frame,array,fmt='%.18e',dekimiter=None)
frame:文件、字符串或產生器，能夠是.gz或者.bz2的壓縮文件
array:存入文件的數組。
fmt:寫入文件的格式,列如:%d :2.f %.18e
delimiter:分割字符串，默認是任何空格
np.save(''a.csv',a,fmt='%d',delimiter=',')

np.load(frme,dtype=np.float,delimiter=None,impack=Flase)
frame:文件、字符串或產生器,能夠是.gz.bz2的壓縮文件
dtype:數據類型可選。
delimiter分割字符串，默認是任何空格
unpack：若是是Ture，讀入的屬性將分別寫入不一樣的變量

不足CSV只能存取一維，和二維數據的存取
a.tofile(frame,sep='',format='%s')
frame:文件、字符串
sep:數據分割字符串、若是是空串、寫入文件是二進制
format寫入文件的數據格式

np.fromfile(frame,dtype=float,count=-1,sep='')
frame:文件，字符串
dtype:讀取數據類型
count:讀入元素的個數，-1表示讀入整個文件
sep數據分割字符串、若是是空串，寫入文件爲二進制。

sum(a,axis=None)
根據給定軸axis計算數組a相關元素的和,axis整數或者元組

mean(a,axis=None)根據給定軸axis計算數組a的相關元素的指望，axis整數或者元組

average(a,axis=None,weights=None) 根據給定軸axus計算數組a相關元素的加權平均值

str(a,axis=None) 根據給定軸axis計算數組a相關元素標準差
var(a,axis=None)根據給定軸axis計算數組a相關元素的方差

min(a) max(a)計算數組a中元素的最小值和最大值argmin(a) argmax(a)計算數組a中元素最小值和最大值將一維後的下標unravel_index(index,shape)計算數組a中元素的最大值和最小值的差ptp(a) 計算數組a中元素最大值和最小值的差median(a)計算數組中的中位數