Python数据分析—Numpy学习内容

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前言：近期对numpy的相关内容进行了系统学习，现进行一次总结与回顾。
练习工具：采用jupyter notebook，旨在更直观地呈现代码运行过程及相应结果。

一.numpy创建数组

导入numpy

复制代码

    import numpy as np

1.构建一个数组，并实现其一维形式的输出

复制代码

    t1 = np.arange(12)
    #输出
    array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11])

2. 构建一个数组，并实现二维数组的输出

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    t2 = np.array([[1, 3, 5, 7],[2, 4, 6, 8]])
    #输出
    array([[1, 3, 5, 7],
       [2, 4, 6, 8]])

1）分析数据组织形式

复制代码

    t2.shape  
    #输出
    (2, 4)
    是一个2行4列的二维数组

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