数据分析

python 

一、numpy是什么？

1、numrical python，数值的python，引用于数据领域的python语言工具

1、numpy是一个开源的科学计算库

3、numpy弥补了作为通用编程语言的python在数值计算方面能力弱，速度慢的不足

4、numpy拥有丰富的数学函数、强大的多位数组和优异的运算性能

5、numpy与scipy、scikit、matplotib等其他科学计算库可以很好的协调

6、numpy可以取代mstlib等工具，允许用户进行快速开发的同时完成及交互式的原型设计

二、多维数组

1、numpy中的多维数组是numpy.ndary类类型的对象，可用于表示数据结构中的任意维度的数组

2、创建多维数组对象：

numpy.arange（起始，终止，步长）->一维数组，首元素就是起始值，尾元素为终止值之前的最后一个元素，步长即为每次递增的公差。缺省起始值为0，缺省步长为1.numpy.array（任何可被解释为数组的容器）

3、内存连续，元素同质

4、ndarray.dtype属性表示元素数据类型,通过dtype参数和astype方法可以指定和修改元素的数据类型

代码：array.py

5、ndarray.shape属性表示数组的维度：

（高维度，。。。，低维度数）

6.元素索引，从0开始
数组[索引]
数组[行索引][列索引]
数组[页索引][行索引][列索引]
数组[页索引, 行索引, 列索引]
代码：index.py
7.numpy的内置类型和自定义类型
1)numpy的内置类型
bool_ 1字节布尔型，True(1)/False(0)
int8 1字节有符号整型，-128 - 127
int16 2字节有符号整型
int32 4字节有符号整型
int64 8字节有符号整型
uint8 1字节无符号整型，0 - 255
uint16 2字节无符号整型
uint32 4字节无符号整型
uint64 8字节无符号整型
float16 2字节浮点型
float32 4字节浮点型
float64 8字节浮点型
complex64 8字节复数型
complex128 16字节复数型
str_ 字符串型
2)自定义类型：通过dtype将多个相同或者不同的numpy内置类型组合成某种复合类型，用于数组元素的数据类型。
除了使用内置类型的全称以外还可以通过类型编码字符串简化类型的说明。

numpy.int  i8

numpy.int16 i2

numpy.uint32 u4

numpy.float64 f8

numpy .coplex128 c16

对于多字节整数可以加上字节序前缀：

< - 小端字节序，低数位低地址；
98
0x1234
L        H
0x34 0x12
= - 处理器系统默认；
> - 大端字节序，低数位高地址。
L        H
0x12 0x34
numpy.str_ -> U字符数
numpy.bool_ -> b