Python数据分析中的numpy基础是什么,很多新手对此不是很清楚,为了帮助大家解决这个难题,下面小编将为大家详细讲解,有这方面需求的人可以来学习下,希望你能有所收获。前言NumPy(Numerical Python的简称)是高性能科学计算和数据分析的基础包。NumPy最重要的一个特点就是其N维数组对象(即ndarray),该对象是一个快速而灵活的大数据集容器。新手可能不理解这句话的含义,这个需要慢慢去理解 。总之,知道numpy是python数据分析最重要的基础包就可以了。有了numpy才可以利用这种数组对整块数据执行一些数学运算,比python自带的数组以及元组效率更高,其语法跟变量元素之间的运算一样,无需进行循环操作。python默认进行多个数据的计算,是使用循环,如果循环次数多,就非常耗时。举个简单的案例,我们要计算100000个随机数的值,如果传统编程需要写循环,用了2.2s,而使用num 香港云主机py数据结构,则可以进行向量化操作,无需循环,只需要28.2ms节约大量时间。numpy的核心是ndarray(n-dimensional array),多维数组。所谓数据就是同一类型数据的集合,比如1000个数字构成一个数组,1000个字符也构成一个数组。numpy包含很多函数,可以将python数据结构很容易转换为numpy的ndarray。比较传统列表数组与ndarray的区别numpy有很多函数,其中使用numpy比较多的功能是利用其生产数字,比如随机数,正太分布,等差数列等。numpy内置了很多计算的函数,可以进行很多数学,输入数据是一个ndarray即可。下面做一个有意思的计算机性能测试,随机生成一个大的数据集,看你的计算机能计算多少位,这个和内存有关系。看完上述内容是否对您有帮助呢?如果还想对相关知识有进一步的了解或阅读更多相关文章,请关注开发云行业资讯频道,感谢您对开发云的支持。
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