python查看数组维度
‘壹’ python(pandas模块)
1.什么是pandas? numpy模块和pandas模块都是用于处理数据的模块。 numpy主要用于针对数组进行统计计算,处理数字数据比较方便。 pandas除了可以处理数字数据,还可...
‘贰’ python 怎么查看一个矩阵的维数
都是复制党，网络知道回答真的质量太低了，真的很心疼，言归正传
利用numpy求矩阵维数：
importnumpy#导入numpy模块，piplist可以查看是否安装了该模块
print("数组的维度数目",a1.ndim)
很多人提到了shape函数，这也加上吧
print("数组的维度",a1.shape)不过这里打印的不是矩阵维数，而是告诉你矩阵维度元祖
比如(28,28,3)，能够看出这是一个3维矩阵，但返回的不是维度
‘叁’ python 怎么获取矩阵维度
java">importnumpy
#shape参数返回维度样例如下
printa.shape#返回维度
printa.shape[0]#返回行维度[1]同理
#请给最佳
‘肆’ python 里 np.array 的shape (2,)与(2,1)的分别是什么意思，区别是什么
numpy.ndarray.shap是返回一个数组维度的元组。(2,)与(2,1)的区别如下：
‘伍’ 数据分析员用python做数据分析是怎么回事，需要用到python中的那些内容，具体是怎么操作的
最近，Analysis with Programming加入了Planet Python。我这里来分享一下如何通过Python来开始数据分析。具体内容如下：
数据导入
导入本地的或者web端的CSV文件；
数据变换；
数据统计描述；
假设检验
单样本t检验；
可视化；
创建自定义函数。
数据导入
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这是很关键的一步，为了后续的分析我们首先需要导入数据。通常来说，数据是CSV格式，就算不是，至少也可以转换成CSV格式。在Python中，我们的操作如下：
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)
为了读取本地CSV文件，我们需要pandas这个数据分析库中的相应模块。其中的read_csv函数能够读取本地和web数据。
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既然在工作空间有了数据，接下来就是数据变换。统计学家和科学家们通常会在这一步移除分析中的非必要数据。我们先看看数据（下图）
对R语言程序员来说，上述操作等价于通过print(head(df))来打印数据的前6行，以及通过print(tail(df))来打印数据的后6行。当然Python中，默认打印是5行，而R则是6行。因此R的代码head(df, n = 10)，在Python中就是df.head(n = 10)，打印数据尾部也是同样道理
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plt.show(sns.lmplot("Benguet", "Ifugao", df))
在Python中，我们使用def函数来实现一个自定义函数。例如，如果我们要定义一个两数相加的函数，如下即可：
def add_2int(x, y):
return x + y
print add_2int(2, 2)
# OUTPUT
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顺便说一下，Python中的缩进是很重要的。通过缩进来定义函数作用域，就像在R语言中使用大括号{…}一样。这有一个我们之前博文的例子：
产生10个正态分布样本，其中和
基于95%的置信度，计算和;
重复100次; 然后
计算出置信区间包含真实均值的百分比
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}
上述代码读起来很简单，但是循环的时候就很慢了。下面针对上述代码进行了改进，这多亏了Python专家
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}
数据变换
创建自定义函数
‘陆’ pyhton中的数组维数问题
python向数组中添加元素步骤如下：
#一个二维数组，元素按照题主的要求有正有负。
list1 = [[1,1],[-2,2],[3,-3],[-4,-4]]
#一个空数组，用于接受需求转换以后的数据。
list2 = []
#for循环，遍历数组中的元素。
for i ,j in list1 :
#按题主要求，负数变成0，非负数保留自身。楼上说条件索引的方法，大概也是在这一步的操作。
但因为是二维数组，所以想来太抽象，不适合大我这样思维能力一般的人。所以我用了绝对值求 平均数的笨方法。
[i,j] = [(i+abs(i))/2,(j+abs(j))/2 ]
#把转换后的数组元素追加到新数组。
list2.append([i,j])
#查看结果，[[1, 1], [0, 2], [3, 0], [0, 0]]，
print list2
‘柒’ python怎么看矩阵维数
print(X.shape)：查看矩阵的行列号
print(len(X))：查看矩阵的行数
print(X.ndim)：查看矩阵的维数
1、查看矩阵的行列号
2、查看矩阵的行数
3、查看矩阵的维数
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