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Python数据分析教程--2.Numpy的介绍、Ndarray对象、Numpy数据类型

1、numpy介绍

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。

NumPy 的前身 Numeric 最早是由 Jim Hugunin 与其它协作者共同开发,2005 年,Travis Oliphant 在 Numeric 中结合了另一个同性质的程序库 Numarray 的特色,并加入了其它扩展而开发了 NumPy。NumPy 为开放源代码并且由许多协作者共同维护开发。

NumPy 是一个运行速度非常快的数学库,主要用于数组计算,包含:

  • 一个强大的N维数组对象 ndarray
  • 广播功能函数
  • 整合 C/C++/Fortran 代码的工具
  • 线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能

2、Ndarray对象实例

创建一个 ndarray 只需调用 NumPy 的 array 函数即可:

numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0)

参数说明:

名称 描述
object 数组或嵌套的数列
dtype 数组元素的数据类型,可选
copy 对象是否需要复制,可选
order 创建数组的样式,C为行方向,F为列方向,A为任意方向(默认)
subok 默认返回一个与基类类型一致的数组
ndmin 指定生成数组的最小维度
#实例1
import numpy as np 
a = np.array([1,2,3])  
print (a)
#实例2
import numpy as np 
a = np.array([[1,  2],  [3,  4]])  
print (a)
#实例3
import numpy as np 
a = np.array([1,  2,  3,4,5], ndmin =  2)  
print (a)
#实例4
import numpy as np 
a = np.array([1,  2,  3], dtype = complex)  
print (a)

3、Numpy数据类型

名称 描述
bool_ 布尔型数据类型(True 或者 False)
int_ 默认的整数类型(类似于 C 语言中的 long,int32 或 int64)
intc 与 C 的 int 类型一样,一般是 int32 或 int 64
intp 用于索引的整数类型(类似于 C 的 ssize_t,一般情况下仍然是 int32 或 int64)
int8 字节(-128 to 127)
int16 整数(-32768 to 32767)
int32 整数(-2147483648 to 2147483647)
int64 整数(-9223372036854775808 to 9223372036854775807)
uint8 无符号整数(0 to 255)
uint16 无符号整数(0 to 65535)
uint32 无符号整数(0 to 4294967295)
uint64 无符号整数(0 to 18446744073709551615)
float_ float64 类型的简写
float16 半精度浮点数,包括:1 个符号位,5 个指数位,10 个尾数位
float32 单精度浮点数,包括:1 个符号位,8 个指数位,23 个尾数位
float64 双精度浮点数,包括:1 个符号位,11 个指数位,52 个尾数位
complex_ complex128 类型的简写,即 128 位复数
complex64 复数,表示双 32 位浮点数(实数部分和虚数部分)
complex128 复数,表示双 64 位浮点数(实数部分和虚数部分)

实例1:

import numpy as np
dt = np.dtype(np.int32)
print(dt)

实例2:

#创建结构化数据类型
import numpy as np
student = np.dtype([('name','S20'), ('age', 'i1'), ('marks', 'f4')]) 
print(student)

实例3:

#将数据类型用于实例化对象
import numpy as np
student = np.dtype([('name','S20'), ('age', 'i4'), ('marks', 'f16')]) 
a = np.array([('Jimmy', 21, 59.99),('Peter', 18, 75)], dtype = student) 
print(a)
#可以通过print(a['age'])获取年龄

每个内建类型都有一个唯一定义它的字符代码:

  • 'b':布尔值
  • 'i':符号整数
  • 'u':无符号整数
  • 'f':浮点
  • 'c':复数浮点
  • 'm':时间间隔
  • 'M':日期时间
  • 'O':Python 对象
  • 'S', 'a':字节串
  • 'U':Unicode
  • 'V':原始数据(void)

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