数据分析与挖掘|利用numpy实现数据基本操作

2021-10-12

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前言
一、常用函数
二、简单使用案例
1.先从stu_score.txt文件中读入学生数据
2.开始简单操作
总结

前言本文展示了对于numpy模块的一些基本操作以及常用的函数

一、常用函数以下为一些在numpy中所使用的一些常用函数介绍（numpy as np）
1.数学运算符

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2.比较运算符

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需要注意：不管一维数组还是多维数组，通过比较运算符返回的都是一维数组
3.常用的数学函数

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4.常用的统计函数

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axis=0表示以垂直方向统计，axis=1则是以水平方向统计
例：

import numpy as np arr=np.arange(1,10).reshape(3,3) print(arr) print('垂直方向计算数组元素之和：',np.sum(arr,axis=0)) print('水平方向计算数组元素之和：',np.sum(arr,axis=1))

输出：

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5.常用的线代函数

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二、简单使用案例 1.先从stu_score.txt文件中读入学生数据

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import numpy as np stu_score=np.genfromtxt(fname='D:\桌面\stu_score.txt',delimiter='\t',skip_header=1) print(stu_score)

2.开始简单操作（1）统计每位学生的各门课程总成绩；

import numpy as np stu_score=np.genfromtxt(fname='D:\桌面\stu_score.txt',delimiter='\t',skip_header=1) print(np.sum(stu_score,axis=1))

输出：

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（2）统计每门课程的平均成绩；

import numpy as np stu_score=np.genfromtxt(fname='D:\桌面\stu_score.txt',delimiter='\t',skip_header=1) print(np.mean(stu_score,axis=0))

每门课的平均成绩就是统计列的平均值，故将axis=1变为axis=1
输出：

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（3）统计每门课程的最高分。

import numpy as np stu_score=np.genfromtxt(fname='D:\桌面\stu_score.txt',delimiter='\t',skip_header=1) print(np.max(stu_score,axis=0))

输出：

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总结 【数据分析与挖掘|利用numpy实现数据基本操作】本文简单的列出了在numpy中的一些常用函数，并对其中的部分进行了展示。

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