Python数据分析基础：Numpy一维与二维数组操作指南

python入门：一维数组与二维数组

在Python编程中，数组作为容器和数据结构，频繁出现在数据处理和计算中。
Numpy和Pandas是两个常用的包，可以使数组操作变得简单。

Numpy的一维数组是通过array函数定义的，内置了Mean()和std()等统计函数，以及向量化操作。
导入numpy后，使用dtype检查数据类型，数组索引从0开始。
一维数组通常通过切片访问，效率更高。
Pandas的一维数组经过Series，支持索引访问，例如iloc和loc属性，以及描述性统计功能。

二维数组与Numpy中的一维数组类似。
不同之处在于行号和列号之间用逗号分隔以便访问。
PandasDataFrame更加灵活，可以存储不同类型的数据，并且每一列都有索引，方便基于索引或位置的查询。
使用DataFrame，您可以使用有序字典来定义数据，使用iloc和loc来访问数据，并通过条件过滤获取满足特定需求的数据。

读取Excel数据时，可以通过pandas的ExcelFile函数以及head()和shape方法轻松完成。

本文介绍了Python中一维和二维数组的基础知识，以及如何使用Numpy和Pandas进行数据处理。
这些Python工具将为您的数据分析之旅提供强大的支持。

python数据分析——numpy(1)

本文将探讨使用Python进行数据分析时numpy库中的关键概念和操作。
Numpy是Python中用于科学计算和数据分析的强大库，尤其擅长处理多维数组。

首先，我们了解如何创建数组。
创建一维数组是数据分析的起点，通常涉及将多个值放入线性序列。
例如，可以使用numpy库的array()函数轻松创建数组，例如：

In上面的代码，`np.array()`用于将列表元素转换为numpy数组，并将默认数据类型转换为浮点。
如果需要改变数据类型，可以指定dtype参数，比如将整数类型改为浮点数：

在数据分析中，保留小数是常见的要求。
Numpy数组默认存储为浮点数，可以完美满足保留小数的需求。

接下来，我们探讨如何查看和更改数组的形状。
数组的形状决定了数据在多维空间中的布局。
可以使用`shape`属性查看数组的形状，例如：

输出为`(5,)`，表示数据是一个包含5个元素的维数组。

如果需要改变数组的形状，可以使用`reshape()`函数。
例如，将上面的一维数组转换为二维数组：

输出为`(2,5)`，显示当前数据是一个包含2行5列的二维数组。

改变数组形状常见的情况有以下三种：

增加维度：如上例，将一维数组改为二维数组。

降维：这通常涉及将多维数组压缩为更低的维度。

保持维度不变：在些情况下，您可能不想更改数组的形状，而只想对元素进行操作。

通过以上操作，我们可以灵活地创建、查看和改变数组的形状，为进一步的数据分析工作打下坚实的基础。
掌握numpy库的这些基本技能将提高Python数据分析的效率和灵活性。