2.9 结构化数组
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2.9.1 生成结构化数组1import numpy as np
1np.dtype([('name','S10'),('age','i4'),('weight','f8')])
dtype([('name', 'S10'), ('age', '<i4'), ('weig
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2.8 Numpy中的快速排序：np.sort 和 np.argsort
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2.8.1 Numpy中的快速排序：np.sort 和 np.argsort1import numpy as np
12x = np.array([2,1,5,4,3])#不修改原始数组的基础上返回一个排好的数组np.sort(x)
array([1, 2, 3, 4, 5])
12x.sort()print(x)#用排好的数组代替原始数组
[1 2 3 4 5]
1
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2.7 Fancy indexing
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2.7 Fancy indexing传递一个索引数组来一次性获得多个数组元素
1234import numpy as nprand = np.random.RandomState(42)x = rand.randint(100,size = 10)print(x)
[51 92 14 71 60 20 82 86 74 74]
1[x[3], x[7], x[2]]
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2.6 比较、掩码和布尔逻辑
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12import pandas as pdimport numpy as np
1rainfall = pd.read_csv('./Seattle2014.csv')
1rainfall =rainfall['PRCP'].values
12inches = rainfall / 254 #1/1mm ->inchesinches.shape
(365,)
1
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2.4 聚合：最小值、最大值、其他值
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2.4 聚合：最小值、最大值、其他值2.4.1 数组值求和123import numpy as npL = np.random.random(10)sum(L)#python内置函数sum
2.8464551359447516
1np.sum(L)#np中的方法
2.8464551359447516
2.4.2 max & min123big_array =
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2.3 Numpy 数组的计算：通用函数
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2.3 Numpy 数组的计算：通用函数numpy数组计算有时候会很慢，使之边块的关键是利用向量化操作，通常在通用函数（ufunc）中实现。
2.3.1 缓慢的循环Python在每次循环首先检查对象的类型，并且动态查找可以使用该数据类型的正确函数。Cpython在每次循环时必须做数据类型的检查和函数的调度。如果在编译代码是进行这样操作，就能在代码执行前知晓类型的生命，
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2.2 Numpy数组基础
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2.2 Numpy数组基础2.2.1 Numpy数组属性12import numpy as npnp.random.seed(0)
1234x1 = np.random.randint(10, size = 6)x2 = np.random.randint(10, size = (3,4))x3 = np.random.randint(10, size = (3,
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第一章 Ipython
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第一章 Ipython1.2.1 用符号？获取文档123456len?'''引入？作为相关信息的缩写，在想要查询的对象后面加上？可以查询''''''也可以在自己创建的函数和对象中惊醒查看帮助文档，方法是再函数创建一个docstring，在第一行放置了一个字符串字面量'''def square(a): '''这个函数是返回一个实数的平方''' return a ** 2
1square?
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