numpy的基本使用
NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。数据分析三剑客：Numpy,Pandas,Matplotlib一、创建ndarray1.使用np.array()创建一维数组创建import numpy as np
np.a
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2024-06-06 23:24:24
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缺失值识别数据缺失分为两种：一是行记录的缺失；二是列值的缺失。不同的数据存储和环境中对于缺失值的表示不同，例如数据库中是Null、Python返回对象是None、Pandas或Numpy中是NaN。构造数据：#导入相关库
import pandas as pd
import numpy as np
# 生成缺失数据
df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,
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2024-01-08 18:04:49
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NumPy：怎么处理缺失的数字 2018/11/29
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# 1.np.genfromtx 函数有一个 missing_values 参数默认把缺失数字转为np.nan
a = np.genfromtxt('./example.csv', delimite
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2023-10-27 10:57:20
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一，处理NAN数据1、数组里面有NAN数据，如何处理：一种用0替换，另一种用该列平均值替换注意：float类型的数据才能赋值nan 思路： 1）取出数组的所有列 2）判断该列中有没有NAN数据（使用NAN！=NAN的方式） 3）若该列存在NAN数据，则取出该列不为NAN的数据（为了计算平均值） 4）使用该列平均值将NAN数据替换 5）循环以上步骤PS：np.nan != np.nan 结果是Tru
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2023-10-19 08:59:44
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什么是 NumPyNumPy 是 Python 中科学计算的基础包。它是一个 Python 库，提供多维数组对象，各种派生对象（如掩码数组和矩阵），以及用于在数组上进行快速操作的各种例程，有包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、输入输出、离散傅立叶变换、基本线性代数，基本统计运算和随机模拟等等。NumPy 包的核心是 ndarray 对象。它封装了 python 原生的同数据类
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2023-09-11 10:52:26
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numpy 判断是否实数numpy.isreal(x)返回一个bool数组，如果输入元素为实数返回True，否则返回False如果元素是复数类型，但是复数部分是0，返回TrueIf element has complex type with zero complex part, the return value for that element is True.a = np.array([1+1j, 1+0j, 4.5, 3, 2, 2j], dtype=complex)np.isreal(a)
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2022-03-30 15:15:06
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常量（了解）1.numpy.nan表示空值。值得注意的是，numpy.nan相互之间是不相等的import numpy as np
print(np.nan == np.nan)
print(np.nan != np.nan)False
True扩展: numpy.isnan(x, *args, **kwargs) 用来判断是否为空值，返回布尔类型import numpy as np
x =
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2024-01-02 13:57:45
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二、numpy不带括号的基本属性arr.dtype
arr.shape # 返回元组
arr.size
arr.ndim # 维度arr.reshape/arr.resize/np.resizearr.reshape(不同维度size...)有返回值，不会改变原数值；arr.resize((不同维度size...))无返回值，会直接改变原数组；np.resize(arr, (不同维度size..
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2024-03-11 21:48:40
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目录数组的其他函数编辑numpy.resize()numpy.append()numpy.insert()numpy.delete()¶数组的其他函数主要有以下方法：numpy.resize() numpy.resize(arr，shape) &n
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2024-03-17 14:50:42
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（一）reshapenumpy.reshape(a, newshape, order='C')
#在不更改数据的情况下为数组提供新形状
#注意：根据order决定返回视图 or 副本，order 与原数组一致，则返回视图，否则返回副本
# 参数
"""
newshape：新形状的定义，int或int的元组
如果是整数，则结果将是该长度的一维数组。一个形状维度可以是-1。在这种情况下，将根据数组
# Python numpy删除值的实现方法
## 1. 简介
本文将介绍如何使用Python的NumPy库来删除数组中的特定值。NumPy是一个强大的科学计算库，提供了丰富的数组操作和数学计算函数，可以用来处理大量的数值数据。删除数组中的特定值是数据处理和清洗中常见的操作，通过本文的指导，你将能够掌握使用NumPy库来实现这一功能。
## 2. 准备工作
在开始之前，需要先安装NumPy库。
原创
2024-01-05 05:09:13
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本文整理了数据中空值的处理操作，主要内容如下：判断数据中是否有空值统计空值/非空值数量根据空值筛选数据查找空值索引删除空值 dropna()函数填充空值fillna()函数为了便于描述，定义本文示例数据为如下结构：df = pd.DataFrame([[1, np.nan], [np.nan, 4], [5,6],[np.nan,7]],columns=["A","B"])
df #定义示例数据
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2023-10-20 16:02:24
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在使用Python进行数据分析时，`numpy`库常常被使用来处理各种数值计算和数组操作。处理数组时，删除特定值的需求也常常出现。本文将围绕“python numpy 删除值”这一主题，以结构化的方式逐步阐释如何进行值的删除，同时使用多种图表来呈现过程。
```mermaid
erDiagram
NumpyArray {
+float[] values
+
# 如何使用 NumPy 判断三维数组中的元素是否等于某个值
在数据科学和大规模数据处理的领域，Python 是一种不可或缺的编程语言，尤其是 NumPy 库，它为数组和矩阵运算提供了强大的支持。本文将详细介绍如何使用 NumPy 判断三维数组中的元素是否等于某个特定值，帮助你在这个领域打下坚实的基础。
## 整体流程
在开始之前，我们首先需要了解实现这个功能的整体流程。下面是一个简单的步骤
在处理“Python NumPy 值位置”时，常常会面临一些技术性问题，尤其是在使用 NumPy 进行科学计算时，索引和切片操作会显得尤为重要。如果不规范地使用这些功能，可能会导致瓶颈，或者更严重的错误。随着知识的积累和技术的发展，我将分享我们是如何克服相关的痛点，并将其演变为一种高效的方案。
## 背景定位
随着数据分析和科学计算需求的上升，NumPy 成为了 Python 开发者的得力工具
#基础索引"""
一维数组的索引
1.可正可负 左开右闭 一正一负
2.和String的索引有点像
"""
np01 = np.arange(10)#[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
print(np01[4])#索引是4的数据
print(np01[0:4])
print(np01[-7:-1])
print(np01[7:-1])
print(np01[0:4:2])import
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2024-03-18 20:37:22
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1.NumPy是什么是Python中超级有名的第三方库，更是其他有名的库的基础库（如Scipy、Pandas）。主要用NumPy来定义数组，快速进行数组操作。2.为什么要使用NumPy而不是list1.虽然Python数组结构中的列表list实际上就是数组，但是列表list保存的是对象的指针，list中的元素在系统内存中是分散存储的，例如[0,1,2]需要3个指针和3个整数对象，浪费内存和计算时间
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2023-09-15 21:31:44
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NumPy数组NumPy数组是一个多维数组对象，称为ndarray。其由两部分组成：实际的数据描述这些数据的元数据大部分操作仅针对于元数据，而不改变底层实际的数据。关于NumPy数组有几点必需了解的：NumPy数组的下标从0开始。同一个NumPy数组中所有元素的类型必须是相同的。NumPy数组属性 在详细介绍NumPy数组之前。先详细介绍下NumPy数组的基本属性。NumPy数组的维数称
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2024-05-21 16:16:23
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上述方案要么返回的是一个序列，要么给出的是错误的结果。判断 numpy 下的多维数组中是否存在 nan 的简单方式
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2018-05-21 23:25:00
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# Python Numpy 矩阵判断大小：初学者指南
作为一名刚入行的开发者，你可能会遇到需要使用Python的numpy库来处理矩阵的问题，比如判断矩阵的大小。在这篇文章中，我将向你展示如何使用numpy来实现矩阵大小的判断。我们将通过一个简单的流程，逐步教你如何使用numpy库。
## 步骤流程
首先，让我们通过一个表格来了解整个流程：
| 步骤 | 任务 | 描述 |
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原创
2024-07-15 18:52:06
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