Python数据分析必备：10个常用的Numpy函数

在Python数据分析中，Numpy是必不可少的工具之一。Numpy是Python科学计算中的核心库，提供了高效的数组操作和数学函数。本文将介绍10个常用的Numpy函数，对于数据分析和科学计算来说是非常有用的。

1. numpy.array()

numpy.array()是Numpy中最基本的函数之一，用于创建数组。它可以接收任何序列型的对象来创建一个新的数组。

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr)

输出结果为：

[1 2 3 4 5]

2. numpy.arange()

numpy.arange()是创建一维数组的函数，可以用于快速生成数字序列。它的用法类似于Python内置的range()。

import numpy as np

arr = np.arange(0, 10, 2)
print(arr)

输出结果为：

[0 2 4 6 8]

3. numpy.linspace()

numpy.linspace()用于在指定的间隔内创建一个一维数组，可以生成等差数列。

import numpy as np

arr = np.linspace(0, 10, 5)
print(arr)

输出结果为：

[ 0.   2.5  5.   7.5 10. ]

4. numpy.zeros()

numpy.zeros()用于创建指定形状的全零数组。

import numpy as np

arr = np.zeros((2, 3))
print(arr)

输出结果为：

[[0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]]

5. numpy.ones()

numpy.ones()用于创建指定形状的全1数组。

import numpy as np

arr = np.ones((2, 3))
print(arr)

输出结果为：

[[1. 1. 1.]
 [1. 1. 1.]]

6. numpy.eye()

numpy.eye()用于创建一个对角线上为1的二维数组。对于n*n的矩阵，eye(n)即为单位矩阵。

import numpy as np

arr = np.eye(3)
print(arr)

输出结果为：

[[1. 0. 0.]
 [0. 1. 0.]
 [0. 0. 1.]]

7. numpy.random.rand()

numpy.random.rand()用于返回[0, 1)区间内的随机数。可以通过参数指定数组的形状。

import numpy as np

arr = np.random.rand(2, 3)
print(arr)

输出结果为：

[[0.91931807 0.16752991 0.11468713]
 [0.32729247 0.87937613 0.58723606]]

8. numpy.random.randint()

numpy.random.randint()用于生成指定范围内的随机整数。

import numpy as np

arr = np.random.randint(0, 10, size=(2, 3))
print(arr)

输出结果为：

[[6 7 2]
 [2 6 0]]

9. numpy.max()

numpy.max()用于取出数组中的最大值。

import numpy as np

arr = np.random.randint(0, 10, size=(2, 3))
print(arr)
print(np.max(arr))

输出结果为：

[[2 3 6]
 [2 7 3]]
7

10. numpy.min()

numpy.min()用于取出数组中的最小值。

import numpy as np

arr = np.random.randint(0, 10, size=(2, 3))
print(arr)
print(np.min(arr))

输出结果为：

[[4 0 0]
 [2 2 2]]
0

总结：

以上这10个Numpy函数是Python数据分析中的常用基础操作。掌握了这些函数，我们可以更加方便地处理数据，进行科学计算。学习Numpy并了解其常用函数，对于Python数据分析来说是必不可少的一部分。