【Python数据分析】数据分析三剑客:NumPy、SciPy、Matplotlib中常用操作汇总
NumPy常见操作汇总
在Python的NumPy库中,有许多常用的知识点,这里列出了一些核心功能和常见操作:
类别 | 函数或特性 | 描述 |
---|---|---|
基础操作 | np.array |
创建数组 |
np.shape |
获取数组形状 | |
np.dtype |
查看数组数据类型 | |
np.ndim |
获取数组维度 | |
数组创建 | np.zeros |
创建全0数组 |
np.ones |
创建全1数组 | |
np.arange |
创建一个范围内的数组 | |
np.linspace |
创建一个在指定范围内的等差数组 | |
数组操作 | np.reshape |
改变数组形状 |
np.concatenate |
连接两个或多个数组 | |
np.split |
分割数组 | |
np.flip |
数组翻转 |
原文地址:https://blog.csdn.net/PoGeN1/article/details/140533725
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