1、函数
# 现在我想生成一个有10个字母a的列表
lst =[]
for i in range(10):
lst.append('a')
print(lst)
# 也可以这样写：lst = ['a' for i in range(10)]
# 那么如果我想做一个功能：生成n个m的列表
def f1(n,m):
lstf = []
for i in range(n):
lstf.append(m)
return lstf
# 定义好函数，其中有两个参数 → n代表个数，m代表元素值
# 同时注意，这里的lstf是局部变量
print(f1(10,'a'))
print(f1(5,'helloworld'))
print(f1(3,[1,2,3]))
# 执行函数
# 这里要注意return的意义2.数组与图表
科学计算工具包：numpy
图表绘制工具包：matplotlib
数据分析工具包：pandas
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 导入模块
ar = np.array([1,2,3,4,5,6,7])
print(ar) # 输出数组，注意数组的格式：中括号，元素之间没有逗号（和列表区分）
print(ar.ndim) # 输出数组维度的个数（轴数），或者说“秩”，维度的数量也称rank
print(ar.shape) # 数组的维度，对于n行m列的数组，shape为（n，m）
print(ar.size) # 数组的元素总数，对于n行m列的数组，元素总数为n*m
print(ar.dtype) # 数组中元素的类型，类似type()（注意了，type()是函数，.dtype是方法）
print(ar.itemsize) # 数组中每个元素的字节大小，int32l类型字节为4，float64的字节为8
print(ar.data) # 包含实际数组元素的缓冲区，由于一般通过数组的索引获取元素，所以通常不需要使用这个属性。
ar # 交互方式下输出，会有array(数组)
# 数组的基本属性
# ① 数组的维数称为秩（rank），一维数组的秩为1，二维数组的秩为2，以此类推
# ② 在NumPy中，每一个线性的数组称为是一个轴（axes），秩其实是描述轴的数量：
# 比如说，二维数组相当于是两个一维数组，其中第一个一维数组中每个元素又是一个一维数组
# 所以一维数组就是NumPy中的轴（axes），第一个轴相当于是底层数组，第二个轴是底层数组里的数组。
# 而轴的数量——秩，就是数组的维数。
# 创建数组：array()函数，括号内可以是列表、元祖、数组、生成器等
ar1 = np.array(range(10)) # 整型
ar2 = np.array([1,2,3.14,4,5]) # 浮点型
ar3 = np.array([[1,2,3],('a','b','c')]) # 二维数组：嵌套序列（列表，元祖均可）
ar4 = np.array([[1,2,3],('a','b','c','d')]) # 注意嵌套序列数量不一会怎么样
print(ar1,type(ar1),ar1.dtype)
print(ar2,type(ar2),ar2.dtype)
print(ar3,ar3.shape,ar3.ndim,ar3.size) # 二维数组，共6个元素
print(ar4,ar4.shape,ar4.ndim,ar4.size) # 一维数组，共2个元素
# 创建数组：arange()，类似range()，在给定间隔内返回均匀间隔的值。
print(np.arange(10)) # 返回0-9，整型
print(np.arange(10.0)) # 返回0.0-9.0，浮点型
print(np.arange(5,12)) # 返回5-11
print(np.arange(5.0,12,2)) # 返回5.0-12.0，步长为2
print(np.arange(10000)) # 如果数组太大而无法打印，NumPy会自动跳过数组的中心部分，并只打印边角：
# 数组形状：.T/.reshape()
ar1 = np.arange(10)
print(ar1,'\n',ar1.T)
print('------')
# .T方法：转置，例如原shape为(3,4)/(2,3,4)，转置结果为(4,3)/(4,3,2) → 所以一维数组转置后结果不变
ar2 = ar1.reshape(2,5) # 用法1：直接将已有数组改变形状
ar3 = np.arange(24).reshape(3,8) # 用法2：生成数组后直接改变形状
ar4 = np.reshape(np.arange(12),(3,4)) # 用法3：参数内添加数组，目标形状
print(ar1,'\n',ar2)
print(ar3)
print(ar4)
print('------')
# numpy.reshape(a, newshape, order='C')：为数组提供新形状，而不更改其数据，所以元素数量需要一致！！
2、简单运算
ar = np.arange(6).reshape(2,3)
print(ar + 10) # 加法
print(ar * 2) # 乘法
print(1 / (ar+1)) # 除法
print(ar ** 0.5) # 幂
# 与标量的运算
print(ar.mean()) # 求平均值
print(ar.max()) # 求最大值
print(ar.min()) # 求最小值
print(ar.std()) # 求标准差
print(ar.var()) # 求方差
print(ar.sum(), np.sum(ar,axis = 0)) # 求和，np.sum() → axis为0，按列求和；axis为1，按行求和
print(np.sort(np.array([1,4,3,2,5,6]))) # 排序
# 基本索引及切片
ar = np.arange(20)
print(ar)
print(ar[4])
print(ar[3:6])
print('-----')
# 一维数组索引及切片
ar = np.arange(16).reshape(4,4)
print(ar, '数组轴数为%i' %ar.ndim) # 4*4的数组
print(ar[2], '数组轴数为%i' %ar[2].ndim) # 切片为下一维度的一个元素，所以是一维数组
print(ar[2][1]) # 二次索引，得到一维数组中的一个值
print(ar[1:3], '数组轴数为%i' %ar[1:3].ndim) # 切片为两个一维数组组成的二维数组
print(ar[2,2]) # 切片数组中的第三行第三列 → 10
print(ar[:2,1:]) # 切片数组中的1,2行、2,3,4列 → 二维数组
print('-----')
# 二维数组索引及切片
ar = np.arange(8).reshape(2,2,2)
print(ar, '数组轴数为%i' %ar.ndim) # 2*2*2的数组
print(ar[0], '数组轴数为%i' %ar[0].ndim) # 三维数组的下一个维度的第一个元素 → 一个二维数组
print(ar[0][0], '数组轴数为%i' %ar[0][0].ndim) # 三维数组的下一个维度的第一个元素下的第一个元素 → 一个一维数组
print(ar[0][0][1], '数组轴数为%i' %ar[0][0][1].ndim)
# 数组索引及切片的值更改
ar = np.arange(10)
print(ar)
ar[5] = 100
ar[7:9] = 200
print(ar)
# 一个标量赋值给一个索引/切片时，会自动改变/传播原始数组
# numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn)：生成一个[0,1)之间的随机浮点数或N维浮点数组 —— 均匀分布
a = np.random.rand()
print(a,type(a)) # 生成一个随机浮点数
b = np.random.rand(4)
print(b,type(b)) # 生成形状为4的一维数组
c = np.random.rand(2,3)
print(c,type(c)) # 生成形状为2*3的二维数组，注意这里不是((2,3))
samples1 = np.random.rand(1000)
samples2 = np.random.rand(1000)
plt.scatter(samples1,samples2)
plt.show()
# 生成1000个均匀分布的样本值
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