Python数据分析之Numpy-基本的索引与切片
NumPy数组的切片与Python中列表的区别在于它的切片是直接对原始数据进行操作，也就是说你做的任何修改都会直接影响到源数据，因为它修改的是内存中的数据。 NumPy数组切片与列表切片的区别 In [36]: arr = np.arange(10) In [37]: arr Out[37]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) In [38]: arr[3:6] Out[38]: array([3, 4, 5]) In [39]: arr[3:6] = 10 In [40]: arr Out[40]: array([ 0, 1, 2, 10, 10, 10, 6, 7, 8, 9]) In [43]: arr2 = arr #将arr赋..
更多Python数据分析之Numpy-ndarray及数据类型
NumPy的ndarray ndarray作为NumPy中最重要的特点，你可以利用这个对数组进行数学运算。 下面来看一个简单的例子 In [1]: import numpy as np In [2]: data = [1, 2, 3, 4, 5] # 创建一个普通的数组 In [3]: data2 = np.array(data) # 通过np.array函数把data转为ndarray对象 In [4]: data2 Out[4]: array([1, 2, 3, 4, 5]) In [5]: data Out[5]: [1, 2, 3, 4, 5] # 粗略一看发现没什么特别大的区别 继续往下看 In [6]: data2 * 10 Out[6]: array([10, 20, 30,..
更多