Python数据分析之NumPy库入门1

数据的维度

1. 一维数据：由对等关系的有序或无序数据构成，采用线性方式组织，对应列表、数组和集合等概念。
2. 列表的数据类型可以不同，而数组的数据类型相同。
3. 二维数据是由多个一维数据构成，是一位数据的组合。其中表格是典型的二维数据。
4. 多维数据由一维或二维数据在新维度上扩展形成。例如将二维数据在时间维度上进行扩展就变成了多维数据。
5. 高维数据利用最基本的二元关系（键值对）展示数据间的复杂结构。

数据维度的Python表示

一维数据：列表和集合类型
二维数据：列表类型
多维数据：列表类型
高维数据：字典类型

NumPy的数组对象：ndarray

ndarray是一个多维数组对象，由两部分构成：1.实际的数据。2.描述这些数据的元数据
ndarray数组一般要求所有元素类型相同（同质），数组下标从0开始。

如何生成ndarray数组

使用np.array()，np.array()的输出为[]形式，元素由空格分开。

ndarray对象的属性

属性	说明
.ndim	秩，即轴的数量或维度的数量
.shape	ndarray对象的尺度，对于矩阵，n行m列
.size	ndarray对象元素的个数，相当于.shape中n*m的值
.dtype	ndarray对象的元素类型
.itemsize	ndarray对象中每个元素的大小，以字节为单位

ndarray数组的元素类型

ndarray数组的创建的四种方法

1.从Python中的列表、元组等类型创建ndarray数组
x=np.array(list/tuple,dtype=np.float32)
当np.array()不指定dtype时，NumPy将根据数据情况关联一个dtype类型

2.使用NumPy中函数创建ndarray数组，如arange，ones，zeros等

3.从字节流中创建ndarray数组
4.从文件中读取特定格式，创建ndarray数组