Python數(shù)據(jù)分析基礎與應用模塊3數(shù)據(jù)分析應用NumPy3.2使用多種方法創(chuàng)建NumPy數(shù)組對象NumPy定義了一個稱為ndarray的數(shù)組對象，它是一個一系列相同類型元素組成的數(shù)組集合。該數(shù)組是由相同類型的數(shù)據(jù)按有序的形式組織而成的一個集合，組成數(shù)組的各個數(shù)據(jù)稱為數(shù)組元素，數(shù)組中的每個元素都占有大小相同的內存塊，可以使用索引或切片的方式獲取數(shù)組中的每個元素。與Python中的數(shù)組相比，ndarray對象可以處理結構更復雜的數(shù)據(jù)。ndarray對象采用了數(shù)組的索引機制，將數(shù)組中的每個元素映射到內存塊上，并且按照一定的布局對內存塊進行排列，常用的布局方式有兩種，即按行或者按列。3.2.1初識ndarray對象3.2.1初識ndarray對象通過NumPy的內置函數(shù)array()可以方便創(chuàng)建ndarray對象，其語法格式如下：numpy.array(object,dtype=None,copy=True,order=None,ndmin=0)函數(shù)array()的參數(shù)說明如下：?object：表示一個數(shù)組序列。?dtype：為可選參數(shù)，通過它可以更改數(shù)組的數(shù)據(jù)類型。?copy：為可選參數(shù)，表示數(shù)組能否被復制，默認是True。?order：以哪種內存布局方式創(chuàng)建數(shù)組，有3個可選值，分別是C（行序列）、F（列序列）、A（默認）。?ndmin：用于指定數(shù)組的維度。3.2.2熟悉與使用NumPy數(shù)據(jù)類型1．熟悉NumPy數(shù)據(jù)類型NumPy作為Python的擴展包，它提供了比Python更加豐富的數(shù)據(jù)類型。2．熟悉NumPy數(shù)據(jù)類型標識字符碼NumPy中每種數(shù)據(jù)類型都有一個唯一標識的字符，如表3-1所示。表3-1NumPy數(shù)據(jù)類型的標識字符碼類型標識字符對應的數(shù)據(jù)類型類型標識字符對應的數(shù)據(jù)類型b代表布爾型Mdatatime（日期時間）i帶符號整型OPython對象u無符號整型S字節(jié)串f浮點型a字符串c復數(shù)浮點型UUnicodem時間間隔（timedelta）V原始數(shù)據(jù)（void）3.2.2熟悉與使用NumPy數(shù)據(jù)類型3．熟悉NumPy數(shù)據(jù)類型對象NumPy的數(shù)據(jù)類型對象（DataTypeObject）又稱dtype對象，主要用來描述NumPy數(shù)組元素的數(shù)據(jù)類型、大小以及字節(jié)順序。例如常見的int64、float32都是dtype對象的實例，其語法格式如下：importnumpyasnpnp.dtype(object)創(chuàng)建一個dtype對象可以使用下列方法：dt=np.dtype(64)3.2.3創(chuàng)建NumPy一維數(shù)組對象1．快速定義與使用一維NumPy數(shù)組在Python的交互式界面輸入代碼與觀察代碼運行結果：>>>importnumpyasnp>>>np_array=np.array([1,2,3,4,5])>>>print(np_array)代碼運行結果如下：[12345]>>>print(type(np_array))#輸出結果為<class'numpy.ndarray'>在上面的簡單實例中，首先使用importnumpy命令導入NumPy庫。然后，創(chuàng)建了一個包含5個整數(shù)的簡單NumPy數(shù)組，然后將其在交互界面輸出。3.2.3創(chuàng)建NumPy一維數(shù)組對象2．使用多種方法定義一維NumPy數(shù)組方法1：使用array函數(shù)，通過列表list創(chuàng)建數(shù)組對象。代碼如下：importnumpyasnparray1=np.array([1,2,3,4,5])array1輸出結果：array([1,2,3,4,5])3.2.3創(chuàng)建NumPy一維數(shù)組對象2．使用多種方法定義一維NumPy數(shù)組方法2：使用array函數(shù)，通過元組tuple創(chuàng)建數(shù)組對象。代碼如下：array2=np.array((1,2,3,4,5))array2輸出結果：array([1,2,3,4,5])3.2.3創(chuàng)建NumPy一維數(shù)組對象方法3：使用asarange函數(shù)定義數(shù)組對象。asarray()與array()類似，但是它比array()更為簡單。asarray()函數(shù)能夠將一個Python序列轉化為ndarray對象，其語法格式如下：numpy.asarray(sequence,dtype=None,order=None)asarray()函數(shù)的參數(shù)說明如下：?sequence：接受一個Python序列，可以是列表或者元組；?dtype：為可選參數(shù)，數(shù)組的數(shù)據(jù)類型；?order：指數(shù)組元素在計算機內存中的儲存順序，可以設置為C或者F，“C”代表以行順序存儲，“F”則表示以列順序存儲，默認順序是“C”，即以行優(yōu)先順序存儲。3.2.3創(chuàng)建NumPy一維數(shù)組對象方法4：使用numpy.random模塊的函數(shù)生成隨機數(shù)創(chuàng)建數(shù)組對象。（1）用10個[0,1)范圍的隨機小數(shù)構成數(shù)組代碼如下：array5=np.random.rand(10)（2）用10個[1,100)范圍的隨機整數(shù)構成數(shù)組代碼如下：array6=np.random.randint(1,100,10)（3）用20個均值為50，標準差10的正態(tài)分布隨機數(shù)構成數(shù)組代碼如下：array7=np.random.normal(50,10,20)3.2.4創(chuàng)建NumPy二維數(shù)組對象1．快速定義與使用二維NumPy數(shù)組在Python的交互式界面輸入代碼與觀察代碼運行結果：>>>importnumpyasnp>>>my_2d_array=np.zeros((2,3))>>>print(my_2d_array)將在屏幕上輸出以下內容：[[0.0.0.][0.0.0.]]3.2.4創(chuàng)建NumPy二維數(shù)組對象2．使用多種方法定義二維NumPy數(shù)組方法1：使用array函數(shù)，通過嵌套的列表list創(chuàng)建數(shù)組對象。代碼如下：importnumpyasnparray1=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])array1輸出結果：array([[1,2,3],[4,5,6]])3.2.4創(chuàng)建NumPy二維數(shù)組對象方法2：使用zeros、ones、full函數(shù)指定數(shù)組的形狀創(chuàng)建數(shù)組對象。（1）使用zeros函數(shù)指定數(shù)組的形狀創(chuàng)建數(shù)組對象zeros()函數(shù)用來創(chuàng)建元素均為0的數(shù)組，同時還可以指定被數(shù)組的形狀，語法格式如下：numpy.zeros(shape,dtype=float,order="C")該函數(shù)的參數(shù)說明如下：?shape：指定數(shù)組的形狀大小。?dtype：為可選項，指定數(shù)組的數(shù)據(jù)類型，默認數(shù)據(jù)類型為float。?order：指數(shù)組元素在計算機內存中的儲存順序，“C”代表以行順序存儲，“F”則表示以列順序存儲，默認順序是“C”，即以行優(yōu)先順序存儲。3.2.4創(chuàng)建NumPy二維數(shù)組對象方法2：使用zeros、ones、full函數(shù)指定數(shù)組的形狀創(chuàng)建數(shù)組對象。（1）使用zeros函數(shù)指定數(shù)組的形狀創(chuàng)建數(shù)組對象代碼如下：array2=np.zeros((3,4))array2輸出結果：array([[0.,0.,0.,0.],[0.,0.,0.,0.],[0.,0.,0.,0.]])3.2.4創(chuàng)建NumPy二維數(shù)組對象（2）使用ones函數(shù)指定數(shù)組的形狀創(chuàng)建數(shù)組對象ones()函數(shù)返回指定形狀大小與數(shù)據(jù)類型的新數(shù)組，并且新數(shù)組中每項元素均用1填充，語法格式如下：numpy.ones(shape,dtype=None,order='C')代碼如下：array3=np.ones((3,4))array3輸出結果：array([[1.,1.,1.,1.],[1.,1.,1.,1.],[1.,1.,1.,1.]])3.2.4創(chuàng)建NumPy二維數(shù)組對象（3）使用full函數(shù)指定數(shù)組的形狀創(chuàng)建數(shù)組對象代碼如下：array4=np.full((3,4),6)array4輸出結果：array([[6,6,6,6],[6,6,6,6],[6,6,6,6]])3.2.4創(chuàng)建NumPy二維數(shù)組對象方法3：使用eye函數(shù)創(chuàng)建單位矩陣。代碼如下：array5=np.eye(3)array5輸出結果：array([[1.,0.,0.],[0.,1.,0.],[0.,0.,1.]])3.2.4創(chuàng)建NumPy二維數(shù)組對象方法4：使用reshape方法將一維數(shù)組變成二維數(shù)組。代碼如下：array6=np.array([1,2,3,4,5,6]).reshape(2,3)array6輸出結果：array([[1,2,3],[4,5,6]])3.2.4創(chuàng)建NumPy二維數(shù)組對象方法5：使用numpy.random模塊的函數(shù)生成隨機數(shù)創(chuàng)建數(shù)組對象。代碼如下：array7=np.random.rand(2,3)array7代碼如下：array8=np.random.randint(1,100,(3,4))array83.2.4創(chuàng)建NumPy二維數(shù)組對象方法6：使用numpy.empty()方法創(chuàng)建未初始化的數(shù)組。numpy的方法empty()用于創(chuàng)建未初始化的數(shù)組，可以指定創(chuàng)建數(shù)組的形狀（shape）和數(shù)據(jù)類型（dtype），其語法格式如下：numpy.empty(shape,dtype=float,order='C')該方法的參數(shù)說明如下：?shape：指定數(shù)組的形狀；?dtype：數(shù)組元素的數(shù)據(jù)類型，默認值是值float；?order：指數(shù)組元素在計算機內存中的儲存順序，默認順序是“C”，即行優(yōu)先順序。3.2.4創(chuàng)建NumPy二維數(shù)組對象方法6：使用numpy.empty()方法創(chuàng)建未初始化的數(shù)組。代碼如下：array9=np.empty((3,2),dtype=int)array9輸出結果：array([[0,0],[0,0],[0,0]])3.2.5創(chuàng)建NumPy多維數(shù)組對象方法1：使用array函數(shù)，通過嵌套的列表list創(chuàng)建數(shù)組對象。方法2：使用隨機方式創(chuàng)建多維數(shù)組。方法3：將一維二維的數(shù)組變形為多維數(shù)組。3.2.6創(chuàng)建NumPy區(qū)間數(shù)組對象1．使用arange函數(shù)指定取值范圍創(chuàng)建數(shù)組對象在NumPy中，可以使用arange()函數(shù)來創(chuàng)建指定取值范圍的數(shù)組對象，語法格式如下：numpy.arange(start,stop,step,dtype)其參數(shù)說明如下：?start：起始值，默認是0。?stop：終止值，注意生成的數(shù)組元素值不包含終止值。?step：步長，默認為1。?dtype：為可選參數(shù)，指定ndarray數(shù)組的數(shù)據(jù)類型。根據(jù)start與stop指定的范圍以及step步長值，生成一個ndarray數(shù)組。3.2.6創(chuàng)建NumPy區(qū)間數(shù)組對象2．使用linspace函數(shù)用指定范圍內均勻間隔的數(shù)值創(chuàng)建等差數(shù)組對象linspace函數(shù)用于創(chuàng)建在指定的數(shù)值區(qū)間內返回均勻間隔的一維等差數(shù)組，默認均分50份，語法格式如下：np.linspace(start,stop,num=50,endpoint=True,retstep