1. 程式人生 > >python 數據分析

python 數據分析

size 隨機生成 表數據 類型 num msi ray 動態 pytho

import numpy as np
list = [[1,3,5,7],[2,4,6,8]]

np_list = np.array(list)    #將l列表數據轉化為數組類型
print(np_list)
‘‘‘
[[1 3 5 7]
 [2 4 6 8]]
‘‘‘

np_list1 = np.array(list,dtype=np.float) # 通過dtype定義數組的類型,默認的自動識別
print(np_list1)                          #bool,int,int8,int32,int16,int64,int128,uint8等,float。float16/32/等
‘‘‘ [[ 1. 3. 5. 7.] [ 2. 4. 6. 8.]] ‘‘‘ #數據的屬性 print(np_list.shape) # (2, 4) 兩行四列 print(np_list.ndim) # 2 數據的維度 print(np_list.dtype) # int32 數組的類型 print(np_list.itemsize) # 4 每個數據的大小 print(np_list.size) # 8 數據的個數 # 一些數組 some arrays
print(np.ones((3,5))) ‘‘‘ [[ 1. 1. 1. 1. 1.] [ 1. 1. 1. 1. 1.] [ 1. 1. 1. 1. 1.]] ‘‘‘ print(np.zeros((2,4))) ‘‘‘ [[ 0. 0. 0. 0.] [ 0. 0. 0. 0.]] ‘‘‘ # 隨機數 # rand print(np.random.rand(2,4)) #生成一個兩行四類的隨機數 ‘‘‘ [[ 0.72024033 0.93403506 0.73121086 0.84075394] [ 0.98034306 0.6471637 0.77923702 0.44984363]]
‘‘‘ print(np.random.rand()) # 0.702153504735015 一個隨機數 # randint print(np.random.randint(1,10)) # 必須要填入數字範圍 print(np.random.randint(1,10,3)) # 前面兩個數字是範圍,後面的一是輸出的隨機數個數 # randn 標準動態生成的隨機數 print(np.random.randn()) # 0.2021606168747088 print(np.random.randn(2,4)) # 兩行四列的正態隨機數 ‘‘‘ [[-0.43522053 0.288716 1.5751424 -0.89094638] [-1.12602864 1.27198812 -0.4784293 1.90768013]] ‘‘‘ # choice 隨機生成 制定數組內的 隨機數 print(np.random.choice([10,20,30])) # 隨機生成一個隨機數 print(np.random.choice([10,20,30],2)) # 隨機生成制定個隨機數 # 數學函數的分布 print(np.random.beta(1,10,100)) # beta函數的分布

python 數據分析