任務(wù)7-1-2-numpy數(shù)組對(duì)象

ETL數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)主講人：王浩任務(wù)7-1-2Numpy數(shù)組對(duì)象01.數(shù)組對(duì)象特點(diǎn)02.03.目錄數(shù)組對(duì)象內(nèi)存布局?jǐn)?shù)組對(duì)象構(gòu)造CONTENTSNumpy核心基礎(chǔ)使用Numpy是Python用于科學(xué)計(jì)算的基礎(chǔ)包，也是大量Python數(shù)學(xué)和科學(xué)計(jì)算包的基礎(chǔ)，不少數(shù)據(jù)處理及分析包都是在Numpy基礎(chǔ)上開發(fā)的，比如后面介紹的pandas包就是在其基礎(chǔ)上開發(fā)的。Numpy的核心基礎(chǔ)是ndarray（N-dimensionalarray，N維數(shù)組），即由數(shù)據(jù)類型相同的元素組成的N維數(shù)組?？衫肗umpy包提供的數(shù)組定義函數(shù)array()將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為數(shù)組的形式一個(gè)ndarray是具有相同類型和大小的項(xiàng)目的（通常是固定大小的）多維容器。尺寸和數(shù)組中的項(xiàng)目的數(shù)量是由它的shape定義，它是由N個(gè)非負(fù)整數(shù)組成的tuple（元組），用于指定每個(gè)維度的大小。數(shù)組中項(xiàng)目的類型由單獨(dú)的data-typeobject(dtype)指定，其中一個(gè)與每個(gè)ndarray相關(guān)聯(lián)?！耙蚴露⒁驎r(shí)而進(jìn)、因勢(shì)而新”的“三因”理念，是習(xí)近平總書記2016年12月在全國(guó)高校思想政治工作會(huì)議上的重要講話中提出的。數(shù)據(jù)預(yù)處理總會(huì)有不同的技術(shù)出現(xiàn)，要知道新技術(shù)為什么出現(xiàn)，原有的技術(shù)遇到了哪些問題或者難題，因事而化、因時(shí)而進(jìn)、因勢(shì)而新，新技術(shù)的出現(xiàn)可以更好的解決現(xiàn)有的問題★NumPy比原生Python支持更豐富的數(shù)據(jù)類型。這些數(shù)據(jù)類型大多以數(shù)字結(jié)尾，表示其在內(nèi)存中占有的位數(shù)。為了能夠更容易確定一個(gè)ndarray所需的存儲(chǔ)空間，同一個(gè)ndarray中所有元素的類型必須一致類型描述布爾型bool，用一位存儲(chǔ)的布爾類型（值為TRUE或FALSE）整型int32或int64，由所在平臺(tái)決定其精度的整數(shù)，取值范圍為

至

和

至

，同樣屬于整型的還有int8和int16無符號(hào)整型uint32或uint64，非負(fù)整數(shù)，取值范圍為0至

和0至

，同樣屬于無符號(hào)整型的還有uint8和uint16浮點(diǎn)數(shù)包括float16（16位半精度浮點(diǎn)數(shù)）、float32（32位單精度浮點(diǎn)數(shù)）和float64或float（64位雙精度浮點(diǎn)數(shù)）復(fù)數(shù)complex64、complex128或complex，其中complex64用兩個(gè)32位浮點(diǎn)數(shù)表示實(shí)部和虛部，complex128用兩個(gè)64位浮點(diǎn)數(shù)表示實(shí)部和虛部ndarray內(nèi)部由以下內(nèi)容組成：一個(gè)指向數(shù)據(jù)（內(nèi)存或內(nèi)存映射文件中的一塊數(shù)據(jù)）的指針。數(shù)據(jù)類型或dtype，描述在數(shù)組中的固定大小值的格子。一個(gè)表示數(shù)組形狀（shape）的元組，表示各維度大小的元組。一個(gè)跨度元組（stride），其中的整數(shù)指的是為了前進(jìn)到當(dāng)前維度下一個(gè)元素需要"跨過"的字節(jié)數(shù)創(chuàng)建一個(gè)ndarray只需調(diào)用NumPy的array函數(shù)即可名稱描述object數(shù)組或嵌套的數(shù)列dtype數(shù)組元素的數(shù)據(jù)類型，可選copy對(duì)象是否需要復(fù)制，可選order創(chuàng)建數(shù)組的樣式，C為行方向，F(xiàn)為列方向，A為任意方向（默認(rèn)）subok默認(rèn)返回一個(gè)與基類類型一致的數(shù)組ndmin指定生成數(shù)組的最小維度實(shí)例1>>>importnumpyasnp>>>a=np.array([1,2,3])>>>print(a)[123]實(shí)例2#多于一個(gè)維度>>>importnumpyasnp>>>a=np.array([[1,2],[3,4]])>>>print(a)[[12],[34]]實(shí)例3#最小維度>>>importnumpyasnp>>>a=np.array([1,2,3,4,5],ndmin=2)>>>print(a)[[12345]]實(shí)例4#dtype參數(shù)>>>importnumpyasnp>>>a=np.array([1,2,3],dtype=complex)>>>print(a)[1.+0.j2.+0.j3.+0.j]小結(jié)Nu