python查看數組維度
『壹』 python(pandas模塊)
1.什麼是pandas? numpy模塊和pandas模塊都是用於處理數據的模塊。 numpy主要用於針對數組進行統計計算,處理數字數據比較方便。 pandas除了可以處理數字數據,還可...
『貳』 python 怎麼查看一個矩陣的維數
都是復制黨，網路知道回答真的質量太低了，真的很心疼，言歸正傳
利用numpy求矩陣維數：
importnumpy#導入numpy模塊，piplist可以查看是否安裝了該模塊
print("數組的維度數目",a1.ndim)
很多人提到了shape函數，這也加上吧
print("數組的維度",a1.shape)不過這里列印的不是矩陣維數，而是告訴你矩陣維度元祖
比如(28,28,3)，能夠看出這是一個3維矩陣，但返回的不是維度
『叄』 python 怎麼獲取矩陣維度
java">importnumpy
#shape參數返回維度樣例如下
printa.shape#返回維度
printa.shape[0]#返回行維度[1]同理
#請給最佳
『肆』 python 里 np.array 的shape (2,)與(2,1)的分別是什麼意思，區別是什麼
numpy.ndarray.shap是返回一個數組維度的元組。(2,)與(2,1)的區別如下：
『伍』 數據分析員用python做數據分析是怎麼回事，需要用到python中的那些內容，具體是怎麼操作的
最近，Analysis with Programming加入了Planet Python。我這里來分享一下如何通過Python來開始數據分析。具體內容如下：
數據導入
導入本地的或者web端的CSV文件；
數據變換；
數據統計描述；
假設檢驗
單樣本t檢驗；
可視化；
創建自定義函數。
數據導入
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這是很關鍵的一步，為了後續的分析我們首先需要導入數據。通常來說，數據是CSV格式，就算不是，至少也可以轉換成CSV格式。在Python中，我們的操作如下：
import pandas as pd
# Reading data locally
df = pd.read_csv('/Users/al-ahmadgaidasaad/Documents/d.csv')
# Reading data from web
data_url = "https://raw.githubusercontent.com/alstat/Analysis-with-Programming/master/2014/Python/Numerical-Descriptions-of-the-Data/data.csv"
df = pd.read_csv(data_url)
為了讀取本地CSV文件，我們需要pandas這個數據分析庫中的相應模塊。其中的read_csv函數能夠讀取本地和web數據。
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既然在工作空間有了數據，接下來就是數據變換。統計學家和科學家們通常會在這一步移除分析中的非必要數據。我們先看看數據（下圖）
對R語言程序員來說，上述操作等價於通過print(head(df))來列印數據的前6行，以及通過print(tail(df))來列印數據的後6行。當然Python中，默認列印是5行，而R則是6行。因此R的代碼head(df, n = 10)，在Python中就是df.head(n = 10)，列印數據尾部也是同樣道理
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plt.show(sns.lmplot("Benguet", "Ifugao", df))
在Python中，我們使用def函數來實現一個自定義函數。例如，如果我們要定義一個兩數相加的函數，如下即可：
def add_2int(x, y):
return x + y
print add_2int(2, 2)
# OUTPUT
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順便說一下，Python中的縮進是很重要的。通過縮進來定義函數作用域，就像在R語言中使用大括弧{…}一樣。這有一個我們之前博文的例子：
產生10個正態分布樣本，其中和
基於95%的置信度，計算和;
重復100次; 然後
計算出置信區間包含真實均值的百分比
Python中，程序如下：
import numpy as np
import scipy.stats as ss
def case(n = 10, mu = 3, sigma = np.sqrt(5), p = 0.025, rep = 100):
m = np.zeros((rep, 4))
for i in range(rep):
norm = np.random.normal(loc = mu, scale = sigma, size = n)
xbar = np.mean(norm)
low = xbar - ss.norm.ppf(q = 1 - p) * (sigma / np.sqrt(n))
up = xbar + ss.norm.ppf(q = 1 - p) * (sigma / np.sqrt(n))
if (mu > low) & (mu < up):
rem = 1
else:
rem = 0
m[i, :] = [xbar, low, up, rem]
inside = np.sum(m[:, 3])
per = inside / rep
desc = "There are " + str(inside) + " confidence intervals that contain "
"the true mean (" + str(mu) + "), that is " + str(per) + " percent of the total CIs"
return {"Matrix": m, "Decision": desc}
上述代碼讀起來很簡單，但是循環的時候就很慢了。下面針對上述代碼進行了改進，這多虧了Python專家
import numpy as np
import scipy.stats as ss
def case2(n = 10, mu = 3, sigma = np.sqrt(5), p = 0.025, rep = 100):
scaled_crit = ss.norm.ppf(q = 1 - p) * (sigma / np.sqrt(n))
norm = np.random.normal(loc = mu, scale = sigma, size = (rep, n))
xbar = norm.mean(1)
low = xbar - scaled_crit
up = xbar + scaled_crit
rem = (mu > low) & (mu < up)
m = np.c_[xbar, low, up, rem]
inside = np.sum(m[:, 3])
per = inside / rep
desc = "There are " + str(inside) + " confidence intervals that contain "
"the true mean (" + str(mu) + "), that is " + str(per) + " percent of the total CIs"
return {"Matrix": m, "Decision": desc}
數據變換
創建自定義函數
『陸』 pyhton中的數組維數問題
python向數組中添加元素步驟如下：
#一個二維數組，元素按照題主的要求有正有負。
list1 = [[1,1],[-2,2],[3,-3],[-4,-4]]
#一個空數組，用於接受需求轉換以後的數據。
list2 = []
#for循環，遍歷數組中的元素。
for i ,j in list1 :
#按題主要求，負數變成0，非負數保留自身。樓上說條件索引的方法，大概也是在這一步的操作。
但因為是二維數組，所以想來太抽象，不適合大我這樣思維能力一般的人。所以我用了絕對值求 平均數的笨方法。
[i,j] = [(i+abs(i))/2,(j+abs(j))/2 ]
#把轉換後的數組元素追加到新數組。
list2.append([i,j])
#查看結果，[[1, 1], [0, 2], [3, 0], [0, 0]]，
print list2
『柒』 python怎麼看矩陣維數
print(X.shape)：查看矩陣的行列號
print(len(X))：查看矩陣的行數
print(X.ndim)：查看矩陣的維數
1、查看矩陣的行列號
2、查看矩陣的行數
3、查看矩陣的維數
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