python数据科学系列:numpy入门详解教程
1、numpy提供了多种特殊常量，如`inf`、`nan`、`pi`等，用于数学计算和数据处理。此外，numpy的`random`子模块提供了多种随机数生成器，包括均匀分布、正态分布等，广泛应用于模拟和统计分析。
2、算术运算与封装函数Numpy支持Python原生算术运算符，如加减乘除，并以封装函数形式提供，如add函数的 +。 绝对值与三角函数np.absolute和np.abs是Numpy的绝对值函数，可用于处理复数，计算复数的模。三角函数如cos、sin、tan及其逆运算也一应俱全。
3、NumPy， Python的科学计算瑰宝，以其强大的数值处理能力和高效的数据操作吸引着众多数据分析爱好者。要深入探索，首先确保已通过pip安装了Jupyter和NumPy，只需在终端启动命令行，通过pip install jupyter numpy轻松搞定。然后，打开Jupyter Notebook，它将成为你的计算舞台。
4、NumPy模块，全称为Numerical Python，是Python进行数值运算的重要基础模块，可通过命令行输入pip install numpy进行安装。NumPy的核心对象是多维数组（ndarray），它由一系列同类型数据组成。一维数组 创建一维数组，通过将列表作为参数传递给numpy中的array（） *** 实现。
5、numpy是使用Python进行数据科学的基础库。numpy以一个强大的N维数组对象为中心，它还包含有用的线性代数，傅里叶变换和随机数函数。导入numpy 在ndarray的迭代与常规Python数组的迭代非常相似。但是需要住的是，多维ndarray的迭代是相对于之一个轴完成的。
6、数据类型与数组基础Numpy支持的数据类型包括空值（nan）、无穷大（inf）、数学常数如pi和e。Python原生数据类型扩展为Numpy的八大类型：整型（如int8， int64）、浮点型、字符串型、布尔值和时间格式。创建数组时，可通过dtype参数指定数据类型，例如无符号整型。
python中矩阵合并、拼接、组合
1、在Python中，矩阵的合并、拼接、组合是常见操作，尤其在科学计算和数据分析领域。这里主要介绍使用numpy库进行矩阵操作的几种 *** 。对于numpy数组，可以使用append（）函数将一个数添加到一个向量中。例如，如果有向量arr，可以通过arr.append（num）来添加一个元素num。
2、首先，导入numpy库是矩阵操作的基础。使用`import numpy as np`命令，后续的矩阵操作都将通过`np`来进行。 创建矩阵：使用`np.zeros（行数， 列数）`创建一个全零矩阵，如`data1 = np.zeros（3， 3）`。
3、**concat 函数**：用于沿不同轴合并数据集。基本语法为 concat 函数，示例包括合并数据集 df1 和 df4（使用 inner 合并方式），以及在合并后忽略索引。 **append 函数**：默认沿列合并系列和数据框。示例演示了如何使用 append 函数进行数据合并。
4、使用python表示矩阵的 *** ：使用“importnumpy”语句导入numpy包。下面是基于python4的数组矩阵输入 *** ：importnumpyasnparr=[1，2，3，4，5，6，7，8，9]matrix_a=np.array（arr）手动定义一个空数组：arr=[]，链表数组：a=[1，2，[1，2，3]]。
Python中numpy数组如何添加元素
1、首先，append（）函数用于在数组尾部添加元素，返回的是新数组，原数组保持不变。其用法如下：如果axis未指定，append会展平数组，然后将values（可以是单一元素或数组）添加到arr，返回新数组。
2、首先，numpy的append（）函数允许你在数组的尾部轻松添加元素。它的操作特点是，它会返回一个新的数组，而原数组保持不变，这对于需要保留原始数据的情况非常实用。其次，insert（）函数则提供了在指定位置插入元素的功能。
3、首先，np.append（）是一个用于整合两个数组的函数，它的主要任务是将指定的值添加到数组中。使用这个函数时，需要了解其基本语法和参数。- 函数调用时，有两个主要参数：arr和values。arr是你想要添加值的原始数组，而values则是你需要插入的元素，它可以是任何数组类型的对象（array_like）。
python如何创建新数组并将数组元素转换为可处理的数值?
用 join（） 函数，但我发现使用join函数要求列表中的元素都是字符串，所以需要将列表中的元素都转换为字符串。
在上面的例子中，我们首先创建了一个6x6的二维数组，所有元素都初始化为0。然后，我们通过两层嵌套的循环遍历数组的每个位置，并将该位置的值设置为行索引和列索引之和加2。
首先，append（）函数用于在数组尾部添加元素，返回的是新数组，原数组保持不变。其用法如下：如果axis未指定，append会展平数组，然后将values（可以是单一元素或数组）添加到arr，返回新数组。
Python把数值放到一个数组里面的步骤如下：之一步，定义一个列表a，赋值为1-9这九个数字元素，注意表示形式。第二步，利用类似JavaScript中数组的取值方式，将列表a中的第二个、第四个、第六个和第八个取出来拼成一个新列表。
Numpy使用总结
Numpy使用概述Numpy中提供了基本的算术运算，包括加减乘除，例如对ndarray中元素的加和、对应位置的元素乘法（Hadamard product）、点乘（内积）以及elementwise的除法和乘方。元素级别的加减操作方便快捷。
首先，可以使用numpy.random.rand函数生成一个指定维度的均匀分布随机数组。例如，numpy.random.rand（2， 3） 将生成一个2行3列的数组，其中元素在[0， 1）区间内。接着，可以使用numpy.random.randn函数生成一个符合标准正态分布的随机数组。
在NumPy库中，增加数组维度的方式多种多样，以下列举几种常见的操作 *** ：首先，可以使用np.newaxis，这是一种简洁的表示方式，与None功能类似，但更直观易懂。其次，np.expand_dims（）函数能够扩展数组的形状，它会在指定轴的位置添加一个新的维度，提供了更大的灵活性。
seed（ ）是拿来确定随机数生成的，如果使用相同的seed（ ）值，则每次生成的随机数相同 我们可以得出结论： 输出相同。即seed（2）中的随机数是确定的、按顺序生成的。
numpy.ndarray 支持更高维度，如 numpy.array（[arange（2），arange（2）]） 可创建2*2维数组。数组对象具有 shape 属性，如 array（[[1，2]，[3，4]]），元素下标从0到3。使用 a[m，n] 可访问元素，m、n 为下标。arange 函数可指定数据类型，如 arange（7， dtype=unit16）。
Python中numpy数组如何添加和删除元素
1、在Python的numpy库中，对数组元素进行增删操作相当直接。主要借助append（）， insert（）， 和delete（）这三个函数。让我们一一解析它们的用法和示例。首先，append（）函数用于在数组尾部添加元素，返回的是新数组，原数组保持不变。
2、首先，numpy的append（）函数允许你在数组的尾部轻松添加元素。它的操作特点是，它会返回一个新的数组，而原数组保持不变，这对于需要保留原始数据的情况非常实用。其次，insert（）函数则提供了在指定位置插入元素的功能。
3、首先，我们来看看切片和索引。使用切片可以提取数组中的一部分数据，索引则可以访问数组的特定元素。例如，对于一维数组，可以通过索引访问每个元素，使用切片可以获取数组的一部分数据，如数组的前三个元素。接着，我们学习如何判断数据大小、形状、大小和维度。
