python中np模塊的應(yīng)用？NumPy umPy(Numerical Python)是Python的一個(gè)存儲(chǔ)程序庫，支持大量的維度數(shù)組與矩陣運(yùn)算，此外也針對(duì)數(shù)組運(yùn)算結(jié)果提供給大量的數(shù)學(xué)函數(shù)庫。Nu

python中np模塊的應(yīng)用？

NumPy umPy(Numerical Python)是Python的一個(gè)存儲(chǔ)程序庫，支持大量的維度數(shù)組與矩陣運(yùn)算，此外也針對(duì)數(shù)組運(yùn)算結(jié)果提供給大量的數(shù)學(xué)函數(shù)庫。Nupmy可用來存儲(chǔ)和處理大型手機(jī)矩陣，比Python自身的嵌套多列表（nestedliststructure)結(jié)構(gòu)要高效率的多（該結(jié)構(gòu)也可以不用來可以表示矩陣（matrix））。說是NumPy將Python普通變成一種在線的更極為強(qiáng)大的MatLab系統(tǒng)。

NumPy是一個(gè)運(yùn)行速度非常快的數(shù)學(xué)庫，主要用于數(shù)組算出，乾坤二卦：

個(gè)極為強(qiáng)大的N維數(shù)組對(duì)象tuple

廣播功能函數(shù)

全部整合C/C/Fortran代碼的工具

線性代數(shù)、傅里葉變換、隨機(jī)數(shù)生成等功能

ndarray對(duì)象

NumPy最重要的是的一個(gè)對(duì)象是其N維數(shù)組對(duì)象tuple，它是一系列同類型數(shù)據(jù)的集合，可以不不使用設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)0的索引訪問整數(shù)集中的項(xiàng)目。

ndarray對(duì)象是主要是用于貯放同類型元素的雙維數(shù)組。ndarray中的每個(gè)元素在內(nèi)存中不使用相同大小的塊。ndarray中的每個(gè)元素是數(shù)據(jù)類型對(duì)象的對(duì)象(稱為dtype)

(object,dtypeNone,ndmin0,全部復(fù)制True,order None,subok False)

就像只有instance、dtype和ndmin參數(shù)常用，其他參數(shù)不常用

importnumpy

a([1,2,3])#一維

b([[1,2,3],[4,5,6]])#二維

c([1,2,3],dtypecomplex)#元素類型為復(fù)數(shù)

d([1,2,3],ndmin2)#二維

print(a,type(a))

print(b,type(b))

print(c,type(c))

print(d,type(d))

####################################

[123]classnumpy.ndarray

[[123]

[456]]classnumpy.ndarray

[1.0.j2.0.j3.0.j]classnumpy.ndarray

[[123]]classnumpy.ndarray

Numpy數(shù)組屬性

NumPy數(shù)組的維數(shù)被稱秩（rank），一維數(shù)組的秩為1，二維數(shù)組的秩為2，以此類推。

在NumPy中，每一個(gè)線性的數(shù)組稱做是一個(gè)軸（axis），也就是維度（dimensions）。假如，二維數(shù)組超過是兩個(gè)一維數(shù)組，其中第一個(gè)一維數(shù)組中每個(gè)元素又是一個(gè)一維數(shù)組。因此三維空間數(shù)組應(yīng)該是NumPy中的軸（axis），第一個(gè)軸等同于是底層數(shù)組，第二個(gè)軸是底層數(shù)組里的數(shù)組。而軸的數(shù)量——秩，就是數(shù)組的維數(shù)。

某些時(shí)候是可以聲明axis。axis0，表示沿著那條第0軸并且不能操作，即對(duì)每一列通過操作；axis1，來表示沿著第1軸參與你的操作，即對(duì)每一行并且你的操作。

ndarray對(duì)象屬性有：

比較普遍的屬性有下面幾種：

：這一數(shù)組屬性回一個(gè)真包含數(shù)組緯度的元組，它也可以不用于變動(dòng)數(shù)組大小

importnumpysuchnp

a([[1,2,3],[4,5,6]])

print()#打印shape屬性

(3,2)#改shape屬性

print(a)

#######################################

(2,3)

[[12]

[34]

[56]]

ndarray.ndim：這一數(shù)組屬性回?cái)?shù)組的維數(shù)

importnumpysuchnp

a(24)#回0-23的列表類型的數(shù)據(jù)

print(a.ndim)

b(2,3,4)

print(b)

print(b.ndim)

############################

1

[[[0123]

[4567]

[891011]]

[[12131415]

[16171819]

[20212223]]]

3

：這一數(shù)組屬性前往數(shù)組中每個(gè)元素的字節(jié)單位長(zhǎng)度

importnumpyandnp

a([1,2,3])#默認(rèn)是四個(gè)字節(jié)

print()

#########################################

4

()函數(shù)的用法

該函數(shù)為了創(chuàng)建矩陣

importnumpylikenp

#將列表轉(zhuǎn)為矩陣

a[7,8,9]

b(a)

print(b)

print(#*10)

#創(chuàng)建一行的矩陣

m([1,2,3])

print(m)

print(打印出第一行的第三個(gè)值：,m[0,2])

#取第一行的第三個(gè)值

print(#*10)

x([[3,2,1],[6,5,4]])

print(x)

print(不打印出矩陣的第二行：,x

python中np模塊的應(yīng)用？

print(再打印出矩陣的第二行：,x[1,:])

print(打印出矩陣的行列數(shù)：,)

#我得到矩陣的行列數(shù)

print(不打印出矩陣的行數(shù)：,[0])#我得到矩陣的行數(shù)

print(不打印出矩陣的列數(shù)：,

python中np模塊的應(yīng)用？

()#對(duì)矩陣的每一行并且排序

print(對(duì)矩陣的每一行并且排序:)

print(x)

print(#*10)

()函數(shù)的用法

該函數(shù)用于回推導(dǎo)形狀和類型的新數(shù)組。返回的數(shù)據(jù)類型為numpy.ndarray，具高推導(dǎo)形狀，類型和順序的0的數(shù)組。

參數(shù)：

shape：int或int的元組。新陣列的形狀，例如：（2，3）或2。

dtype：數(shù)據(jù)類型，可選。、例如。默認(rèn)是numpy.float64

order：{C，F(xiàn)}，可選，設(shè)置：C。是否是在內(nèi)容中以行（C）或列（F）順序存儲(chǔ)文件不同維度數(shù)據(jù)。

importnumpythoughnp

a(5)

print(a,type(a))

b([1,2],dtypeint8)

print(b)

c([1,2,3],dtypeint8)

print(c)

數(shù)據(jù)分析真的每天都是python，SQL嗎？轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)分析的話要重點(diǎn)學(xué)習(xí)什么呢？

數(shù)據(jù)分析工作，不但能按照對(duì)虛無飄渺數(shù)據(jù)的分析去突然發(fā)現(xiàn)問題，還也能實(shí)際經(jīng)濟(jì)學(xué)原理組建數(shù)學(xué)模型，對(duì)投資或其他決策有無可行通過分析，預(yù)測(cè)未來的收益及風(fēng)險(xiǎn)情況，為對(duì)他科學(xué)合理的決策可以提供依據(jù)。

數(shù)據(jù)分析工作用事實(shí)說話，用數(shù)據(jù)引申出工作現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)，決定了憑印象、憑感覺決策的不科學(xué)狀況，客觀的評(píng)價(jià)地一把抓住了工作中問題短板，使這些問題無可爭(zhēng)議的事實(shí)地上級(jí)主管部門在面前，刺激人們不得已只有努力提高水平、改正過來問題。數(shù)據(jù)分析工作提高了工作效率，增強(qiáng)了管理的科學(xué)性。

我們提數(shù)據(jù)，做報(bào)表，這些全是信息的收集，信息的處理，信息的整合；而給結(jié)論，是我們需要輸出的對(duì)這些信息的描述，也就是我們是需要告知?jiǎng)e人這些信息究竟有沒有是啥；是因?yàn)樾畔⒍?，我們才要整理一番，畢竟收拾好了，我們才必須精煉用處信息?/p>

一個(gè)杰出的數(shù)據(jù)分析專家，需要必須具備以下能力：

1、業(yè)務(wù)能力。數(shù)據(jù)分析工作并不是簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與展示更多，它有個(gè)有用的前提就是必須懂業(yè)務(wù)，以及行業(yè)知識(shí)、公司業(yè)務(wù)及流程等，最好就是有自己獨(dú)到見解的見解。數(shù)據(jù)分析的目的是按照研究數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)程序轉(zhuǎn)變?cè)鲩L(zhǎng)，若沖破行業(yè)背景和公司業(yè)務(wù)內(nèi)容，數(shù)據(jù)分析是這一堆沒有價(jià)值的數(shù)據(jù)圖表只不過是。

2、管理能力。數(shù)據(jù)分析師無非必須搭建中數(shù)據(jù)分析框架的要求，可以確定統(tǒng)一的業(yè)務(wù)指標(biāo)。另一方面必須是對(duì)數(shù)據(jù)分析的結(jié)論研究出根本原因，并為然后再的工作目標(biāo)做出指導(dǎo)性的規(guī)劃。

3、分析能力。數(shù)據(jù)分析師需要要掌握到一些行之有效的的數(shù)據(jù)分析方法，并能靈活自如的與自身不好算工作相結(jié)合。數(shù)據(jù)分析師具體方法的數(shù)據(jù)分析方法有：對(duì)比分析法、分組分析法、交叉的十字分析法、結(jié)構(gòu)分析法、漏斗圖分析法、綜合評(píng)價(jià)分析法、因素分析法、矩陣關(guān)聯(lián)分析法等。有高級(jí)的分析方法有：查找分析法、重臨分析法、聚類分析法、判別分析法、主成分分析法、因子分析法、不對(duì)應(yīng)分析法、時(shí)間序列等。

4、工具使用能力。數(shù)據(jù)分析工具是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析方法理論的工具，對(duì)付更加艱深的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析師前提是要能夠掌握相對(duì)應(yīng)的工具去對(duì)這些數(shù)據(jù)參與再采集、刷洗、分析和處理，以飛快準(zhǔn)確地的到之后的結(jié)果。常用工具有：EXCEL、SQL、Python、R、BI等

5、設(shè)計(jì)能力。是指運(yùn)用圖表和圖形還沒有數(shù)據(jù)分析師的觀點(diǎn)模糊、必須明確地展露出出去，使分析結(jié)果一目了然。圖表怎么設(shè)計(jì)是門大學(xué)問，要如何你選擇圖形，該如何并且版式設(shè)計(jì)，顏色整樣可以搭配等，都必須完全掌握肯定會(huì)的設(shè)計(jì)原則。

如果你的自學(xué)能力很強(qiáng)，那么你是可以做個(gè)參考網(wǎng)上的推薦書籍，自己認(rèn)真讀書，找些案例又開始學(xué)習(xí)。

如果你是需要前輩的指導(dǎo)，那么你可以明確的CDA數(shù)據(jù)分析研究院的老師幫我推薦的學(xué)習(xí)方法來去學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析：

簡(jiǎn)單的方法，數(shù)據(jù)分析師必須三個(gè)方面的能力：技術(shù)（編程），數(shù)據(jù)分析方法，行業(yè)知識(shí)。

一、數(shù)據(jù)分析技術(shù)

主要注意包括excel，sql，BI分析工具等。

數(shù)據(jù)分析是個(gè)都很大的概念，具體領(lǐng)域也有很多的分析工具，和：

1、Excel工具（Excel的強(qiáng)大前提是單列）

2、好的專業(yè)的數(shù)據(jù)分析工具：SPSS、SAS、Matlib等

3、數(shù)據(jù)分析編程工具：Python、R等

4、商業(yè)智能BI工具

本文要注意想大家?guī)臀彝扑]自助式BI數(shù)據(jù)分析工具。BI即商業(yè)智能，泛指應(yīng)用于業(yè)務(wù)分析的技術(shù)和工具，按照聲望兌換、處理原始數(shù)據(jù)，將其能量轉(zhuǎn)化為流通價(jià)值信息傳授經(jīng)驗(yàn)商業(yè)行動(dòng)。Gartner把BI定義,定義為一個(gè)概括性的術(shù)語，科澤利斯克應(yīng)用程序、基礎(chǔ)設(shè)施和工具，是從某些數(shù)據(jù)、分析信息以改進(jìn)并系統(tǒng)優(yōu)化決策和績(jī)效，形成一套適宜的商業(yè)實(shí)踐。

自助式商業(yè)智能和數(shù)據(jù)可視化工具，讓數(shù)據(jù)分析更簡(jiǎn)單

自助式BI（也叫做什么自助式分析），是一種新的數(shù)據(jù)分析。讓沒有統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)庫SQL知識(shí)的業(yè)務(wù)人員，也這個(gè)可以是從豐富地的數(shù)據(jù)交互和一路探索功能，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的原因和價(jià)值，使后期業(yè)務(wù)決策的制定。自助式BI分析功能可以不不知從何而來于的的的BI軟件，也可以由行業(yè)應(yīng)用軟件然后需要提供。

BI數(shù)據(jù)分析工具，提供給自助式BI分析功能，最終用戶這個(gè)可以非常靈話的與數(shù)據(jù)交互，探索數(shù)據(jù)背后的原因并發(fā)掘更多價(jià)值，為決策會(huì)制定提供管用的數(shù)據(jù)支撐。在儀表板設(shè)計(jì)和分析階段，提供圖表聯(lián)動(dòng)、數(shù)據(jù)鉆取、數(shù)據(jù)切片器、OLAP等交互式分析功能，用戶僅需并不多的操作，便能找不到最有價(jià)值的數(shù)據(jù)。

自助式BI的價(jià)值

在在用比較傳統(tǒng)商業(yè)智能BI軟件的企業(yè)中，必須先準(zhǔn)備數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市，然后再由IT/分析團(tuán)隊(duì)修改分析看板和報(bào)表，但他，緊接著企業(yè)發(fā)展步伐的加快，業(yè)務(wù)用戶是需要更急速、更容易地訪問數(shù)據(jù)，這將好處他們?cè)诃h(huán)境多變的環(huán)境中好些的做出決策。的力量自助式BI分析工具，也可以讓這一需求能夠得到滿足，還能很好的提高企業(yè)的數(shù)據(jù)文化。

簡(jiǎn)單易用的自助式BI

自助式BI從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備到BI可交互分析不過幾秒鐘提供了高度易用的分析體驗(yàn)。結(jié)論人員通過開小差拽迅速能完成數(shù)據(jù)建模和儀表板設(shè)計(jì)。不僅啊,設(shè)計(jì)過程，最后也擁有水平距離自助靈活自如的數(shù)據(jù)搜尋能力。分析過程與業(yè)務(wù)深入融合，唯一讓科學(xué)決策與業(yè)務(wù)管理并行。

自助餐準(zhǔn)備數(shù)據(jù)、創(chuàng)建家族儀表板和報(bào)表

業(yè)務(wù)人員徹底這個(gè)可以自己啊,設(shè)計(jì)儀表板和報(bào)表，據(jù)自己的業(yè)務(wù)不需要通過數(shù)據(jù)分析、你選擇最合適的數(shù)據(jù)可視化效果，并自然形成結(jié)論見解，也能直接結(jié)論自己的Excel等數(shù)據(jù)，使盡量的避免以往花大量時(shí)間準(zhǔn)備需求，接著交由IT部門開發(fā)（也可以率先實(shí)施廠商）的業(yè)務(wù)模式，可以提升企業(yè)的整個(gè)結(jié)構(gòu)運(yùn)行效率，以不適應(yīng)風(fēng)云變化的市場(chǎng)環(huán)境。

二、數(shù)據(jù)分析方法

具體用法的數(shù)據(jù)分析方法除了200以內(nèi)13種：

1.描述統(tǒng)計(jì)

具體描述性統(tǒng)計(jì)是指運(yùn)用制表和分類，圖形在內(nèi)計(jì)算概括性數(shù)據(jù)來具體描述數(shù)據(jù)的分散趨勢(shì)、離散趨勢(shì)、偏度、峰度。

2.假設(shè)檢驗(yàn)

參數(shù)檢驗(yàn)

參數(shù)檢驗(yàn)要注意以及U驗(yàn)和T檢驗(yàn)

1）U驗(yàn)在用條件：當(dāng)樣本含量n減小時(shí)，樣本值要什么正態(tài)分布

2）T實(shí)驗(yàn)檢測(cè)建議使用條件：當(dāng)樣本含量n較小時(shí)，樣本值條件符合正態(tài)分布

非參數(shù)檢驗(yàn)

非參數(shù)檢驗(yàn)是針對(duì)總體分布情況做的假設(shè)，

主要方法包括：卡方檢驗(yàn)、秩和檢驗(yàn)、二項(xiàng)檢驗(yàn)、游程檢驗(yàn)、K-量檢驗(yàn)等。

3.信度分析：檢査測(cè)量的可信度，的或調(diào)查問卷的真實(shí)性。

4.列聯(lián)表講：作用于分析離散時(shí)間信號(hào)變量或定型變量之間是否是存在地相關(guān)。

5.具體分析：研究現(xiàn)象之間是否需要存在某種依存關(guān)系，對(duì)具體有依存關(guān)系的現(xiàn)象繼續(xù)探討相關(guān)方向及相關(guān)程度。

6.方差分析

不使用條件：各樣本須是相互獨(dú)立的副本樣本；各樣本充斥正態(tài)分布總體；各總體方差互相垂直。

7.回歸分析

以及：一元線性回歸分析、40多塊線性模型分析、Logistic回歸分析什么以及其他降臨方法：非線性回歸、進(jìn)出有序輪回、加權(quán)回歸等

8.聚類分析：樣本個(gè)體或指標(biāo)變量按其具高的特性并且分類，尋找風(fēng)比較合理的度量事物相似性的統(tǒng)計(jì)量。

9.區(qū)分分析什么：據(jù)已掌握的一批分類應(yīng)明確的樣品建立判別函數(shù)，使有一種錯(cuò)漏判的事例最少，使之對(duì)決策變量的一個(gè)新樣品，判斷它不知從何而來哪個(gè)還行吧

10.主成分分析：將彼此相關(guān)的一組指標(biāo)轉(zhuǎn)化為彼此相當(dāng)于的一組新的指標(biāo)變量，用此其中相對(duì)多的幾個(gè)新指標(biāo)變量就能綜合類反應(yīng)原多個(gè)指標(biāo)變量中所包涵的主要信息。

11.因子分析：一種旨在增進(jìn)收集封印在多變量數(shù)據(jù)中、沒能再仔細(xì)到卻影響或主宰一切可測(cè)變量的潛在動(dòng)機(jī)因子、并肯定潛在原因因子對(duì)可測(cè)變量的影響程度在內(nèi)潛在目標(biāo)因子之間的相關(guān)性的一種20塊統(tǒng)計(jì)分析方法

12.R0C分析

R0C曲線是依據(jù)什么一系列有所不同的二分類(分界值或決定閾）.以真陽性率（靈敏度)為縱坐標(biāo)，假陽性率（1-特異度)為橫坐標(biāo)繪制的的曲線

13.其他分析方法

時(shí)間序列分析、生存分析、按分祈、決策樹分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。