① 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
大数据！大数据！其实是离不开数据二字，但是总体来讲，自己之前对数据的认知是不太够的，更多是在关注技术的提升上。换句话讲，自己是在做技术，这些技术处理的是数据，而不能算是自己是在做数据的。大规模数据的处理是一个非常大的课题，但是这一点更偏向于是搞技术的。
与数据分析相关的Python库很多，比如Numpy、pandas、matplotlib、scipy等，数据分析的操作包括数据的导入和导出、数据筛选、数据描述、数据处理、统计分析、可视化等等。接下来我们看一下如何利用Python完成数据的分析。
生成数据表
常见的生成方法有两种，第一种是导入外部数据，第二种是直接写入数据，Python支持从多种类型的数据导入。在开始使用Python进行数据导入前需要先导入pandas库，为了方便起见，我们也同时导入Numpy库。代码是最简模式，里面有很多可选参数设置，例如列名称、索引列、数据格式等等。
检查数据表
Python中使用shape函数来查看数据表的维度，也就是行数和列数。你可以使用info函数查看数据表的整体信息，使用dtypes函数来返回数据格式。Isnull是Python中检验空值的函数，你可以对整个数据表进行检查，也可以单独对某一列进行空值检查，返回的结果是逻辑值，包含空值返回True，不包含则返回False。使用unique函数查看唯一值，使用Values函数用来查看数据表中的数值。
数据表清洗
Python中处理空值的方法比较灵活，可以使用Dropna函数用来删除数据表中包含空值的数据，也可以使用fillna函数对空值进行填充。Python中dtype是查看数据格式的函数，与之对应的是astype函数，用来更改数据格式，Rename是更改列名称的函数，drop_plicates函数删除重复值，replace函数实现数据替换。
数据预处理
数据预处理是对清洗完的数据进行整理以便后期的统计和分析工作，主要包括数据表的合并、排序、数值分列、数据分组及标记等工作。在Python中可以使用merge函数对两个数据表进行合并，合并的方式为inner，此外还有left、right和outer方式。使用ort_values函数和sort_index函数完成排序，使用where函数完成数据分组，使用split函数实现分列。
数据提取
主要是使用三个函数：loc、iloc和ix，其中loc函数按标签值进行提取，iloc按位置进行提取，ix可以同时按标签和位置进行提取。除了按标签和位置提起数据以外，还可以按具体的条件进行数据，比如使用loc和isin两个函数配合使用，按指定条件对数据进行提取。
数据筛选汇总
Python中使用loc函数配合筛选条件来完成筛选功能，配合sum和 count函数还能实现excel中sumif和countif函数的功能。Python中使用的主要函数是groupby和pivot_table。groupby是进行分类汇总的函数，使用方法很简单，制定要分组的列名称就可以，也可以同时制定多个列名称，groupby 按列名称出现的顺序进行分组。
② Python如何将一个二维数组的每列分别除以不同的数，并得到新的二维数组
importnumpyasnp
a1=np.array([[3,2,3],[2,3,5]],dtype=int)
a2=np.array([1,2,3],dtype=int)
printa1/a2
#这个效果？
③ Python用np.array函数+把二维列表转换为数组,四行三列
摘要 亲您好很高兴为您解答
④ python numpy.array()后乘以数字是什么意思
array里每项都乘以这个数字,跟矩阵的操作差不多
例如
In [1]: import numpy
In [2]: a = numpy.array([1,2,3,4])
In [3]: b = a*2
In [4]: b
Out[4]: array([2, 4, 6, 8])
⑤ 用python对部分数据分析，读取其中一列并且按照取值范围选取一部分
最快回答能够把数据都打印出来。已经满足要求了。
不过通常处理数据还希望把这些数据保存起来。如果方便进行矩阵操作的话，最好用numpy库。
importnumpyasnp
f=open('yuanshi.data')
data=[line.split()forlineinf]
x=np.array(data,dtype='float')
idx=np.where((x[:,2]<3)&(x[:,2]>1))
printx[:,2][idx]
要想加5，直接x[:,2][idx]+5
⑥ Python怎么生成三维数
importnumpyasnp
a=np.array([1,2,3],dtype=int)#创建1*3维数组array([1,2,3])
type(a)#numpy.ndarray类型
a.shape#维数信息(3L,)
a.dtype.name#'int32'
a.size#元素个数：3
a.itemsize#每个元素所占用的字节数目:4
b=np.array([[1,2,3],[4,5,6]],dtype=int)#创建2*3维数组array([[1,2,3],[4,5,6]])
b.shape#维数信息（2L,3L）
b.size#元素个数：6
b.itemsize#每个元素所占用的字节数目:4
c=np.array([[1,2,3],[4,5,6]],dtype='int16')#创建2*3维数组array([[1,2,3],[4,5,6]],dtype=int16)
c.shape#维数信息（2L,3L）
c.size#元素个数：6
c.itemsize#每个元素所占用的字节数目:2
c.ndim#维数
d=np.array([[1,2,3],[4,5,6]],dtype=complex)#复数二维数组
d.itemsize#每个元素所占用的字节数目：16
d.dtype.name#元素类型：'complex128'
importnumpyasnp
a=np.array([1,2,3],dtype=int)#创建1*3维数组array([1,2,3])
type(a)#numpy.ndarray类型
a.shape#维数信息(3L,)
a.dtype.name#'int32'
a.size#元素个数：3
a.itemsize#每个元素所占用的字节数目:4
b=np.array([[1,2,3],[4,5,6]],dtype=int)#创建2*3维数组array([[1,2,3],[4,5,6]])
b.shape#维数信息（2L,3L）
b.size#元素个数：6
b.itemsize#每个元素所占用的字节数目:4
c=np.array([[1,2,3],[4,5,6]],dtype='int16')#创建2*3维数组array([[1,2,3],[4,5,6]],dtype=int16)
c.shape#维数信息（2L,3L）
c.size#元素个数：6
c.itemsize#每个元素所占用的字节数目:2
c.ndim#维数
d=np.array([[1,2,3],[4,5,6]],dtype=complex)#复数二维数组
d.itemsize#每个元素所占用的字节数目：16
d.dtype.name#元素类型：'complex128'
a1=np.zeros((3,4))#创建3*4全零二维数组
输出：
array([[0.,0.,0.,0.],
[0.,0.,0.,0.],
[0.,0.,0.,0.]])
a1.dtype.name#元素类型：'float64'
a1.size#元素个数：12
a1.itemsize#每个元素所占用的字节个数：8
a2=np.ones((2,3,4),dtype=np.int16)#创建2*3*4全1三维数组
a2=np.ones((2,3,4),dtype='int16')#创建2*3*4全1三维数组
输出：
array([[[1,1,1,1],
[1,1,1,1],
[1,1,1,1]],
[[1,1,1,1],
[1,1,1,1],
[1,1,1,1]]],dtype=int16)
a3=np.empty((2,3))#创建2*3的未初始化二维数组
输出：（mayvary）
array([[1.,2.,3.],
[4.,5.,6.]])
a4=np.arange(10,30,5)#初始值10，结束值：30（不包含），步长：5
输出：array([10,15,20,25])
a5=np.arange(0,2,0.3)#初始值0，结束值：2（不包含），步长：0.2
输出：array([0.,0.3,0.6,0.9,1.2,1.5,1.8])
fromnumpyimportpi
np.linspace(0,2,9)#初始值0，结束值：2（包含），元素个数：9
输出：
array([0.,0.25,0.5,0.75,1.,1.25,1.5,1.75,2.])
x=np.linspace(0,2*pi,9)
输出：
array([0.,0.78539816,1.57079633,2.35619449,3.14159265,
3.92699082,4.71238898,5.49778714,6.28318531])
a=np.arange(6)
输出：
array([0,1,2,3,4,5])
b=np.arange(12).reshape(4,3)
输出：
array([[0,1,2],
[3,4,5],
[6,7,8],
[9,10,11]])
c=np.arange(24).reshape(2,3,4)
输出：
array([[[0,1,2,3],
[4,5,6,7],
[8,9,10,11]],
[[12,13,14,15],
[16,17,18,19],
[20,21,22,23]]])
使用numpy.set_printoptions可以设置numpy变量的打印格式
在ipython环境下，使用help(numpy.set_printoptions)查询使用帮助和示例
加法和减法操作要求操作双方的维数信息一致，均为M*N为数组方可正确执行操作。
a=np.arange(4)
输出：
array([0,1,2,3])
b=a**2
输出：
array([0,1,4,9])
c=10*np.sin(a)
输出：
array([0.,8.41470985,9.09297427,1.41120008])
n<35
输出：
array([True,True,True,True],dtype=bool)
A=np.array([[1,1],[0,1]])
B=np.array([[2,0],[3,4]])
C=A*B#元素点乘
输出：
array([[2,0],
[0,4]])
D=A.dot(B)#矩阵乘法
输出：
array([[5,4],
[3,4]])
E=np.dot(A,B)#矩阵乘法
输出：
array([[5,4],
[3,4]])
多维数组操作过程中的类型转换
When operating with arrays of different types, the type of the
resulting array corresponds to the more general or precise one (a
behavior known as upcasting)
即操作不同类型的多维数组时，结果自动转换为精度更高类型的数组，即upcasting
数组索引、切片和迭代
a=np.ones((2,3),dtype=int)#int32
b=np.random.random((2,3))#float64
b+=a#正确
a+=b#错误
a=np.ones(3,dtype=np.int32)
b=np.linspace(0,pi,3)
c=a+b
d=np.exp(c*1j)
输出：
array([0.54030231+0.84147098j,-0.84147098+0.54030231j,
-0.54030231-0.84147098j])
d.dtype.name
输出：
'complex128'
多维数组的一元操作，如求和、求最小值、最大值等
a=np.random.random((2,3))
a.sum()
a.min()
a.max()
b=np.arange(12).reshape(3,4)
输出：
array([[0,1,2,3],
[4,5,6,7],
[8,9,10,11]])
b.sum(axis=0)#按列求和
输出：
array([12,15,18,21])
b.sum(axis=1)#按行求和
输出：
array([6,22,38])
b.cumsum(axis=0)#按列进行元素累加
输出：
array([[0,1,2,3],
[4,6,8,10],
[12,15,18,21]])
b.cumsum(axis=1)#按行进行元素累加
输出：
array([[0,1,3,6],
[4,9,15,22],
[8,17,27,38]])
universal functions
B=np.arange(3)
np.exp(B)
np.sqrt(B)
C=np.array([2.,-1.,4.])
np.add(B,C)
其他的ufunc函数包括：
all,any,apply_along_axis,argmax,argmin,argsort,average,bincount,ceil,clip,conj,corrcoef,cov,cross,cumprod,cumsum,diff,dot,floor,inner,lexsort,max,maximum,mean,median,min,minimum,nonzero,outer,prod,re,round,sort,std,sum,trace,transpose,var,vdot,vectorize,where
a=np.arange(10)**3
a[2]
a[2:5]
a[::-1]#逆序输出
foriina:
print(i**(1/3.))
deff(x,y):
return10*x+y
b=np.fromfunction(f,(5,4),dtype=int)
b[2,3]
b[0:5,1]
b[:,1]
b[1:3,:]
b[-1]
c=np.array([[[0,1,2],[10,11,12]],[[100,101,102],[110,111,112]]])
输出：
array([[[0,1,2],
[10,11,12]],
[[100,101,102],
[110,111,112]]])
c.shape
输出：
(2L,2L,3L)
c[0,...]
c[0,:,:]
输出：
array([[0,1,2],
[10,11,12]])
c[:,:,2]
c[...,2]
输出：
array([[2,12],
[102,112]])
forrowinc:
print(row)
forelementinc.flat:
print(element)
a=np.floor(10*np.random.random((3,4)))
输出：
array([[3.,9.,8.,4.],
[2.,1.,4.,6.],
[0.,6.,0.,2.]])
a.ravel()
输出：
array([3.,9.,8.,...,6.,0.,2.])
a.reshape(6,2)
输出：
array([[3.,9.],
[8.,4.],
[2.,1.],
[4.,6.],
[0.,6.],
[0.,2.]])
a.T
输出：
array([[3.,2.,0.],
[9.,1.,6.],
[8.,4.,0.],
[4.,6.,2.]])
a.T.shape
输出：
(4L,3L)
a.resize((2,6))
输出：
array([[3.,9.,8.,4.,2.,1.],
[4.,6.,0.,6.,0.,2.]])
a.shape
输出：
(2L,6L)
a.reshape(3,-1)
输出：
array([[3.,9.,8.,4.],
[2.,1.,4.,6.],
[0.,6.,0.,2.]])
详查以下函数：
ndarray.shape,reshape,resize,ravel
a=np.floor(10*np.random.random((2,2)))
输出：
array([[5.,2.],
[6.,2.]])
b=np.floor(10*np.random.random((2,2)))
输出：
array([[0.,2.],
[4.,1.]])
np.vstack((a,b))
输出：
array([[5.,2.],
[6.,2.],
[0.,2.],
[4.,1.]])
np.hstack((a,b))
输出：
array([[5.,2.,0.,2.],
[6.,2.,4.,1.]])
fromnumpyimportnewaxis
np.column_stack((a,b))
输出：
array([[5.,2.,0.,2.],
[6.,2.,4.,1.]])
a=np.array([4.,2.])
b=np.array([2.,8.])
a[:,newaxis]
输出：
array([[4.],
[2.]])
b[:,newaxis]
输出：
array([[2.],
[8.]])
np.column_stack((a[:,newaxis],b[:,newaxis]))
输出：
array([[4.,2.],
[2.,8.]])
np.vstack((a[:,newaxis],b[:,newaxis]))
输出：
array([[4.],
[2.],
[2.],
[8.]])
np.r_[1:4,0,4]
输出：
array([1,2,3,0,4])
np.c_[np.array([[1,2,3]]),0,0,0,np.array([[4,5,6]])]
输出：
array([[1,2,3,0,0,0,4,5,6]])
详细使用请查询以下函数：
hstack,vstack,column_stack,concatenate,c_,r_
a=np.floor(10*np.random.random((2,12)))
输出：
array([[9.,7.,9.,...,3.,2.,4.],
[5.,3.,3.,...,9.,7.,7.]])
np.hsplit(a,3)
输出：
[array([[9.,7.,9.,6.],
[5.,3.,3.,1.]]),array([[7.,2.,1.,6.],
[7.,5.,0.,2.]]),array([[9.,3.,2.,4.],
[3.,9.,7.,7.]])]
np.hsplit(a,(3,4))
输出：
[array([[9.,7.,9.],
[5.,3.,3.]]),array([[6.],
[1.]]),array([[7.,2.,1.,...,3.,2.,4.],
[7.,5.,0.,...,9.,7.,7.]])]
实现类似功能的函数包括：
hsplit,vsplit,array_split
a=np.arange(12)
输出：
array([0,1,2,...,9,10,11])
notatall
b=a
bisa#True
b.shape=3,4
a.shape#(3L,4L)
deff(x)#,sofunctioncallsmakeno.
print(id(x))#id是python对象的唯一标识符
id(a)#111833936L
id(b)#111833936L
f(a)#111833936L
浅复制
c=a.view()
cisa#False
c.baseisa#True
c.flags.owndata#False
c.shape=2,6
a.shape#(3L,4L)
c[0,4]=1234
print(a)
输出：
array([[0,1,2,3],
[1234,5,6,7],
[8,9,10,11]])
s=a[:,1:3]
s[:]=10
print(a)
输出：
array([[0,10,10,3],
[1234,10,10,7],
[8,10,10,11]])
深复制
d=a.()
disa#False
d.baseisa#False
d[0,0]=9999
print(a)
输出：
array([[0,10,10,3],
[1234,10,10,7],
[8,10,10,11]])
numpy基本函数和方法一览
Array Creation
arange,array,,empty,empty_like,eye,fromfile,fromfunction,identity,linspace,logspace,mgrid,ogrid,ones,ones_like,r,zeros,zeros_like
Conversions
ndarray.astype,atleast_1d,atleast_2d,atleast_3d,mat
Manipulations
array_split,column_stack,concatenate,diagonal,dsplit,dstack,hsplit,hstack,ndarray.item,newaxis,ravel,repeat,reshape,resize,squeeze,swapaxes,take,transpose,vsplit,vstack
Questionsall,any,nonzero,where
Ordering
argmax,argmin,argsort,max,min,ptp,searchsorted,sort
Operations
choose,compress,cumprod,cumsum,inner,ndarray.fill,imag,prod,put,putmask,real,sum
Basic Statistics
cov,mean,std,var
Basic Linear Algebra
cross,dot,outer,linalg.svd,vdot
完整的函数和方法一览表链接：
https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/reference/routines.html#routines
⑦ python用了numpy array，比如y=np.array([360000,29000000]),然后print(y*y)结果显示为负数
我按照你的输入啦,有正确的结果.
请检查下是不是输错数字了,或者格式.
确保像下面一样的格式:
y=np.array([360000,29000000])
print(y*y)
#实在不行,试试这个
y=np.array([360000,29000000],dtype=np.float64)
print(np.square(y))
⑧ python中numpy中np.dtype怎么用
numpy.ndarray.shape 返回一个数组维度的元组比如12345678import numpy as npx = np.array([1, 2])y = np.array([[1],[2]])print x.shapeprint y.shape>>>(2,)(2, 1)注：x[1,2]的shape值(2,)，意思是一维数组，数组中有2个元素y[[1],[2]]的shape值是(2,1)，意思是一个二维数组，每个数组中有1个元素
⑨ Python，神经网络训练模型，报错是字符串不能转换为浮点，请问怎么解决
可能需要将csv中的数据改为数字，可能默认是文本类型
看起来read_csv读出来是一个numpy.array
可以试下
读完csv后下一行改为
train = numpy.array(train，dtype='int64')