数据分析三剑客
numpy pandas matplotlib
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创建数组
import numpy as np
arr = np.array([1,2,3])
如果创建多维数组就用多个中括号。在numpy中数组中的元素类型都相同，如果不同，numpy会强制转换
zeros,ones
shape定义数组的形状，行，列。 zeros表示用0来填充元素，同样的还有ones
np.zeros(shape=(3,4))
array([[0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0.]])
array([[1., 1., 1.],
[1., 1., 1.],
[1., 1., 1.],
[1., 1., 1.]])
linspace，arange
linspace(from,to,num) 返回一个指定范围内的一维等差数列,它可以指定元素个数，而arange则指定步长
np.linspace(1,100,num=10)
array([ 1., 12., 23., 34., 45., 56., 67., 78., 89., 100.])
np.arange(0,100,9)
array([ 0, 9, 18, 27, 36, 45, 54, 63, 72, 81, 90, 99])
random
返回随机数组，size相当于shape指定了数组的行，列数
np.random.randint(0,100,size=(3,4))
array([[50, 93, 18, 46],
[72, 27, 38, 92],
[36, 36, 17, 81]])
#random则只有一个size参数，不能指定范围，范围只能0~1
np.random.random(size=(4,5))
array([[0.94365774, 0.71249288, 0.13944588, 0.20441024, 0.80677842],
[0.74175851, 0.51293879, 0.03104411, 0.93972059, 0.54942502],
[0.62770764, 0.09163984, 0.23088541, 0.2154252 , 0.96221424],
[0.84438567, 0.78581357, 0.28901496, 0.91072922, 0.46041454]])
如果你想只随机一次，后面再次生成与第一次相同，则需要固定seed
np.random.seed(10) # 固定随机种子
np.random.randint(0,100,size=(3,5))
