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python函数自动填充 python抓取数据自动填充( 五 )

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一文搞定Python装饰器，看完面试不再慌
不知道有多少小伙伴可以看到结束，原作者的确非常厉害 ， 把Python的基本操作基本上都囊括在里面了 。如果都能读懂并且理解的话，那么Python这门语言就算是入门了 。
如果你之前就有其他语言的语言基?。蚁氡疚亩镣暧Ω貌挥?0分钟 。当然在30分钟内学会一门语言是不可能的，也不是我所提倡的 。但至少通过本文我们可以做到熟悉Python的语法，知道大概有哪些操作 ， 剩下的就要我们亲自去写代码的时候去体会和运用了 。
根据我的经验，在学习一门新语言的前期，不停地查阅资料是免不了的 。希望本文可以作为你在使用Python时候的查阅文档 。
最后，我这里有各种免费的编程类资料，有需要的及时私聊我 ， 回复"学习"，分享给大家 ， 正在发放中............
菜鸟数据科学入门03 - NumPy 数组基础和基本操作回顾：
NumPy是一个用于科学计算的基础 Python 库（ 安装说明 ） 。它可以让python函数自动填充你在 Python 中使用向量和数学矩阵python函数自动填充，以及许多用 C 语言实现的底层函数 。
在 Notebook 中导入 NumPy：
数组是将数据组织成若干个维度的数据块 。
NumPy 的核心是数组（arrays） 。
用array创建数组
在 NumPy 数组中python函数自动填充 ， 数据类型需要一致，否则，会尝试「向上兼容」，比如生成一个包含浮点数的数组 ， 输出时每个元素都变成python函数自动填充了浮点型：
NumPy 还可以用循环生成数组：
用full生成一个 3 行 5 列的数组：
用arange等距填充数组：
（arange 是 Python 内置函数 range 的数组版，返回的是一个 ndarray 而不是 list）
用linspace线性填充数组：
用random生成随机数组：
btw 数组索引从 0 开始
NumPy 中的切片语法： x[start:stop:step] ，如果没有赋值，默认值 start=0, stop=size of dimension, step=1 。
(上图最后一个图形，arr[1, :2]应该是(1,2) 一行二列矩阵？？）
复制数组切片
reshape:
转置（transpose）是重塑（reshape）的一种特殊形式，返回源数据的视图而不进行复制 。
用 concatenate 连接数组：
用vstack 合并到数据行，hstack合并到数据列
拆分数组的函数包括：np.split , np.hsplit, np.vsplit
传递给数组一个与它有关的条件式 ， 然后它就会返回给定条件下为真的值 。
在生成图形时也非常好用：
在程序中用条件式选择了图中不同的点 。蓝色的点（也包含图中的绿点，只是绿点覆盖了蓝点），显示的是值大于零的点 。绿点显示的是值大于 0 小于 Pi / 2 的点 。
当不同 shape 的数组进行运算(按位加/按位减的运算，而不是矩阵乘法的运算)时，(某个维度上)小的数组就会沿着（同一维度上）大的数组自动填充 。广播虽然是一个不错的偷懒办法，但是效率不高、降低运算速度通常也为人诟病 。
广播的原理（viaBroadcast Visualization ）：
像Excel一样使用Python（一）在进行数据处理时，如果数据简单 ， 数量不多，excel是大家的首选 。但是当数据众多，类型复杂 ， 需要灵活地显示切片、进行索引、以及排序时，python会更加方便 。借助python中的numpy和pandas库，它能快速完成各种任务，包括数据的创建、检查、清洗、预处理、提取、筛选、汇总、统计等 。接下来几篇文章，将以excel为参照 ， 介绍python中数据的处理 。
提到pandas，那就不得不提两类重要的数据结构，Series和DataFrame，这两类数据结构都是建立在numpy的数组array基础上 。与array相比，Series是一个一维的数据集，但是每个数据元素都带有一个索引 ， 有点类似于字典 。而DataFrame在数组的基础上，增加了行索引和列索引，类似于Series的字典，或者说是一个列表集 。

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