本篇文章为大家展示了python数据分析中如何进行Numpy入门，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
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一、安装
首先需要先搭建Python环境，在此基础上，打开cmd命令行输入
-pip install Numpy
安装好Numpy库之后，我们就可以进行下一步操作了二、简单应用
导入库
import numpy as np
创建对象
a=np.arange(5)
查看对象类型
a.dtype
查看对象元素
a
查看形状
a.shape
三、创建多维数组
m=np.array([np.arange(2),np.arange(2)])//创建一个数组，包含两个列表，每个列表里面元素有两个
四、选择Numpy数组元素
//创建一个两行两列的数组（类似与java中的二维数组）
a=np.array([1,2],[3,4])
//选择数组元素
a[0,0] 1
a[1,0] 2
a[1,1] 4
a[1,0] 3
谨记：不允许把复数类型转化成整型，当你企图进行这种转换时，将会触发TypeError错误，ps:数据类型，我会在这周给大家整理
五、一维数组的切片与索引
//首先创建数组
a = np.arange(9)
a
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
切片
a[4:6]
输出:array([4, 5])
ps:数组切片有三个参数 初始位置 结束位置 间隔取数
六、处理数组形态
//一维转多维
>>> b=np.arange(24).reshape(2,3,4)
>>> b
array([[[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]],
[[12, 13, 14, 15],
[16, 17, 18, 19],
[20, 21, 22, 23]]])
//多维转一维如图：
上述内容就是python数据分析中如何进行Numpy入门，你们学到知识或技能了吗？如果还想学到更多技能或者丰富自己的知识储备，欢迎关注创新互联行业资讯频道。
当前标题：python数据分析中如何进行Numpy入门
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