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numpy数组：

创建数组

数据类型

调整数据类型

小数

数组形状

 ​编辑

 数组计算

 numpy读取数据：

数据转置

numpy数组取值：

取行

 取列

取特定值

numpy数值的修改：

布尔索引

三元运算符

 内置函数clip

numpy数组：

创建数组

t1=np.array([1,2,3,])
t2=np.arange(2,5)
print(t2)
print(t1)
print(type(t1))

数据类型

t4=np.array(range(1,4),dtype=int)
print(t4)
print(t4.dtype)

调整数据类型

t5=t4.astype("float")
print(t5)
print(t5.dtype)

小数

t6=np.array([random.random() for i in range(10)])
print(t6)
t7=np.round(t6,2)
print(t7)

数组形状

t8=np.arange(12)
t9=t8.reshape(3,4)
print(t9)

 数组计算

t10=np.array([[0,1,2,3],
             [5,6,7,8],
             [10,11,12,13]])
print(t10+2)
print(t10+t9)

 numpy读取数据：

us_file_path="D:\\python\\5.数据分析\\US"
u1=np.loadtxt(us_file_path,delimiter=",",dtype=int)
print(u1)

数据转置

u2=u1.transpose()
print(u2)
print('\n')

numpy数组取值：

取行

#取行
print(u1[2])
#取连续多行
print(u1[1:])
#取不连续多行
print(u1[[0,2]])

 取列

#取列
print(u1[1,:])
#取连续的多列
print(u1[:,1:])
#取不连续的多列
print(u1[:,[0,2]])
print("---------------")

取特定值

#Take the value of the third row and the fourth column
print(u1[3,4])

#取第三行到第五行,The results from the second to third columns
print(u1[2:4,1:4])

#取多个不相邻的点
print(u1[[0,2,2],[0,1,3]])

numpy数值的修改：

布尔索引

#布尔索引
u1[u1<200]=100
print(u1)

三元运算符

u3=np.where(u1<200,0,100)#小于200的数字变成0,否则变成100
print(u3)

 内置函数clip

u4=u1.clip(300,400)#小于300的赋值给300,大于400的赋值给400
print(u4)