Numpy基础20问
1、一言以蔽之，numpy是python中基于数组对象的科学计算库。提炼关键字，可以得出numpy以下三大特点：因为numpy是一个python库，所以使用python包管理工具pip或者conda都可以安装。安装python后，打开cmd命令行，输入：即可完成安装。
2、NumPy 是一个用于科学计算的基础 Python 库（ 安装说明 ）。它可以让你在 Python 中使用向量和数学矩阵，以及许多用 C 语言实现的底层函数。在 Notebook 中导入 NumPy：数组是将数据组织成若干个维度的数据块。
3、ndarray（以下简称数组）是numpy的数组对象，需要注意的是，它是同构的，也就是说其中的所有元素必须是相同的类型。其中每个数组都有一个shape和dtype。
4、你好，这个知识点涉及到 numpy的布尔型索引。首先你要明白一维数组的索引是一个标量，而二维数据的索引是一个一维数组。
python基础之numpy.reshape详解
1、首先随机生成一个4行3列的数组 使用reshape，这里有两种使用方法，可以使用np.reshape(r，(-1，1)，order=F)，也可以使用r1=r.reshape((-1，1)，order=F)，这里我选择使用第二种方法。
2、在数据转化的过程中，我们一般使用numpy.reshape()进行数据转化。这里进行相应的演示。
3、NumPy 是一个用于科学计算的基础 Python 库（ 安装说明 ）。它可以让你在 Python 中使用向量和数学矩阵，以及许多用 C 语言实现的底层函数。在 Notebook 中导入 NumPy：数组是将数据组织成若干个维度的数据块。
python中shape函数的用法?
在Python中，shape函数是一个Numpy库中的函数，用于获取数组的维度大小。
numpy.ndarray.shap是返回一个数组维度的元组。 (2，)与(2，1)的区别如下：ndarray.shape：数组的维度。为一个表示数组在每个维度上大小的整数元组。例如二维数组中，表示数组的“行数”和“列数”。
导入第三方库pandas，使用pd.read_excel()函数读取两个Excel表格，使用 shape 属性获取了两个表格的行数和列数。然后，我们创建了一个空的 DataFrame result 来保存计算结果。
Numpy数组应该怎么保存与读取
1、直接将数组保存至文件中，使用numpy.savetxt。例子：程序将数组array中的值保存至当前路径下的文件output.txt中，其中 fmt=%d 用来设置文件中数值的类型是整数型。
2、和普通文件一样读取。csv中文件数据项有逗号划分开。
3、副本（copy）是一个对象数据的完整复制，它将作为一个新对象，与原对象在不同的物理内存位置上存储，因此对副本的修改不会影响到原对象的数据。
python数据分析模块:numpy、pandas全解
1、axis=1：每一行求最大值 pandas有两个重要的数据结构对象：Series和DataFrame。Series是创建一个一维数组对象，会自动生成行标签。
2、Pandas的名称来自于面板数据和python数据分析。panel data是经济学中关于多维数据集的一个术语，在Pandas中也提供了panel的数据类型。Pandas数据结构：Series：一维数组，与numpy中的一维array类似。
3、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。
4、是一个基于Numpy的数据分析包，为了解决数据分析任务而创建的。Pandas中纳入了大量库和标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需要的函数和方法，使用户能快速便捷地处理数据。
浅谈numpy数组的几种排序方式_python
是稳定的排序方法。插入算法把要排序的数组分成两部分：第一部分包含了这个数组的所有元素，但将最后一个元素除外（让数组多一个空间才有插入的位置），而第二部分就只包含这一个元素（即待插入元素）。
冒泡排序 一次比较两个元素，时间复杂度O(n)快速排序 low=left；high=right；将基准数挖出形成第一个坑key。right--由后向前找比它小的数，找到后挖出此数填前一个坑key中。
这将输出[1， 3， 4， [1， 5， 9]， [2， 6， 5， 3]]，其中数字和数组都按照升序排列。
首先我们定义一个列表输入一串大小不一的数字。可以用sort()方法对定义的列表排序，注意，sort只是对列表排序，它没有返回一个值。输入print列表名即可得到排序后的列表数据。
在Python中，可以使用sorted()函数对二维数组进行排序。
插入排序的基本操作就是将一个数据插入到已经排好序的有序数据中，从而得到一个新的、个数加一的有序数据，算法适用于少量数据的排序，时间复杂度为O(n^2)。是稳定的排序方法。
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