1 ，创建 ndarray ： 1 维向量 ( np.array )
例如 ：
if __name__ == '__main__':
nd01 = np.array([1,2,3,4,5])
print(nd01)
===============================
[1 2 3 4 5]
2 ，创建 ndarray ： 2 维向量 ( np.array )
例如 ：
if __name__ == '__main__':
nd01 = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]])
print(nd01)
===============================
[[ 1 2 3]
[ 4 5 6]
[ 7 8 9]
[10 11 12]]
3 ，数据准备 ： txt 文件
文件 ： world_alcohol.txt数据意义 ： 世界饮料类型统计数据样本 ：
Year,WHO region,Country,Beverage Types,Display Value
1986,Western Pacific,Viet Nam,Wine,0
1986,Americas,Uruguay,Other,0.5
1985,Africa,Cte d'Ivoire,Wine,1.62
4 ，读文件 ： 分隔符 ( delimiter )
例如 ：
if __name__ == '__main__':
nd01 = np.genfromtxt("world_alcohol.txt",delimiter=",",dtype="str")
print(nd01[0:3])
================================
[['Year' 'WHO region' 'Country' 'Beverage Types' 'Display Value']
['1986' 'Western Pacific' 'Viet Nam' 'Wine' '0']
['1986' 'Americas' 'Uruguay' 'Other' '0.5']]
5 ，读文件 ： 跳过标题行 ( skip_header )
例如 ：
if __name__ == '__main__':
nd01 = np.genfromtxt("world_alcohol.txt",delimiter=",",dtype="str",skip_header=1)
print(nd01[0:3])
======================================
[['1986' 'Western Pacific' 'Viet Nam' 'Wine' '0']
['1986' 'Americas' 'Uruguay' 'Other' '0.5']
['1985' 'Africa' "Cte d'Ivoire" 'Wine' '1.62']]
6 ，取数据 ： 行 ( 单行，多行 )
取第 3 行 ： nd01[2]
if __name__ == '__main__':
nd01 = np.genfromtxt("world_alcohol.txt",delimiter=",",dtype="str",skip_header=1)
res = nd01[2]
print(res)
==========================================================
['1985' 'Africa' "Cte d'Ivoire" 'Wine' '1.62']
取 ( 2,3,4 ) 行 ： nd01[1:4]
if __name__ == '__main__':
nd01 = np.genfromtxt("world_alcohol.txt",delimiter=",",dtype="str",skip_header=1)
res = nd01[1:4]
print(res)
==============================================================
[['1986' 'Americas' 'Uruguay' 'Other' '0.5']
['1985' 'Africa' "Cte d'Ivoire" 'Wine' '1.62']
['1986' 'Americas' 'Colombia' 'Beer' '4.27']]
7 ，取数据 ： 列 ( 单列，多列 )
单列 ： nd01[:,1]
if __name__ == '__main__':
nd01 = np.genfromtxt("world_alcohol.txt",delimiter=",",dtype="str",skip_header=1)
res = nd01[:,1]
print(res)
print(type(res))
================================================
结果 ： 得到一个集合 ( 一维的 ndarray )
['Western Pacific' 'Americas' 'Africa' ....]
多列 ： nd01[:,1:3]
if __name__ == '__main__':
nd01 = np.genfromtxt("world_alcohol.txt",delimiter=",",dtype="str",skip_header=1)
res = nd01[:,1:3]
print(res)
print(type(res))
======================================
[['Western Pacific' 'Viet Nam']
['Americas' 'Uruguay']
['Africa' "Cte d'Ivoire"]
...
['Africa' 'Malawi']
['Americas' 'Bahamas']
['Africa' 'Malawi']]
9 ，取数据 ： 多行多列 ( nd01[1:5,1:3] )
目的 ： 1 ，从原始数据中提取数据 2 ，行号 ： 2-5 行 3 ，列号 ： 2-3 列代码 ：
if __name__ == '__main__':
nd01 = np.genfromtxt("world_alcohol.txt",delimiter=",",dtype="str",skip_header=1)
res = nd01[1:5,1:3]
print(res)
print(type(res))
==================================
[['Americas' 'Uruguay']
['Africa' "Cte d'Ivoire"]
['Americas' 'Colombia']
['Americas' 'Saint Kitts and Nevis']]
10 ，取元素 ：nd01[1,2]
例如 ：
if __name__ == '__main__':
nd01 = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]])
res = nd01[1,2]
print(nd01)
print(res)
11 ，创建 ndarray ： 带默认值 np.full((2,4),1)
目的 ： 创建 2 行 4 列的矩阵，默认值为 1代码 ：
if __name__ == '__main__':
nd01 = np.full((2,4),1,dtype="int")
print(nd01)
==========================
[[1 1 1 1]
[1 1 1 1]]
12 ，创建 ndarray ： 数组创建，txt 创建，带默认值创建
直接创建 ： np.array([1,2,3,4,5])txt 创建 ： np.genfromtxt(“world_alcohol.txt”,delimiter=",",dtype=“str”,skip_header=1)带默认值 ： np.full((2,4),1,dtype=“int”)
Processed:
0.020, SQL:
9
