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import matplotlib.pyplot as plt plt.hist(values,bins) bins表 分的組數(shù) plt.show()查看全部
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import matplotlib.pyplot as plt x=[] y=[] plt.plot(x,y) #線圖 plt.scatter(x,y) #散點圖 plt.show()查看全部
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計算一列數(shù)據(jù)的平均值函數(shù)：mean,計算一列數(shù)據(jù)的中位數(shù)函數(shù)：median,計算兩列數(shù)據(jù)的相關(guān)性函數(shù)corrcef()，計算樣板標準差函數(shù)：std（），計算求和函數(shù)sum(),排列函數(shù)sort()。numpy中函數(shù)運算速度比python中函數(shù)計算速度快很多，因為numpy中要求list中所有數(shù)據(jù)類型必須一致。 np.column_stack(（列1，列2）)：進行列連接，是生成兩列。 numpy.random.normal() 產(chǎn)生隨機數(shù) 生成數(shù)據(jù) height = np.round(np.random.normal(1.75, 0.20, 5000), 2) weight = np.round(np.random.normal(60.32, 15, 5000), 2)查看全部
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構(gòu)造子集查看全部
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numpy數(shù)組類型 .shape表示數(shù)據(jù)的屬性查看全部
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numpy構(gòu)造子集查看全部
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numpy數(shù)組元素只有一種類型查看全部
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numpy查看全部
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否則數(shù)據(jù)中元素將會被轉(zhuǎn)換為另一種類型查看全部
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numpy 元素只有一種類型查看全部
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xlabel查看全部
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np.column_stack((a,b))查看全部
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height = np.round(np.random.normal(1.75, 0.20, 5000), 2) weight = np.round(np.random.normal(60.32, 15, 5000), 2) # 列鏈接 np_city = np.column_stack(height, weight)查看全部
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包的安裝 http://pip.readthedocs.org/en/stable/installing/ 安裝 get-pip.py 終端： python3 get-pip.py #安裝pip.py pip3 install numpy #安裝具體的包查看全部
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str方法：XXX.replace(str1，str2)查看全部
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