Python 資料分析： Numpy

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
numpy 的元數只有數字與float與文字型別
numpy 的元數中有文字則所有型別皆會轉為文字。    #True = 1, False = 0 視為數字型別。
int ＜ folat ＜ string
"""
print(__doc__)

import numpy as np

a=np.array([True,1,'a',3.3,True]) #一維用 List 即可不須用numpy

b=np.array([[1,2,3,4,'a'],['x',2,2,2,'b']])

c=np.array([[1,2,3,4,'a'],[2,2,2,'b']])
print (a,'-',np.shape(a))
print (b,'-',np.shape(b))
print (c,'-',np.shape(c))

for i in a:
    print(type(i),a)          #True = 1, False = 0 視為數字

a = np.arange(15).reshape(3,5)
print(a)
print(a+a)
print(a.shape) #(3,5) 3列5欄
print(a.ndim) #2維
print(a.dtype.name) #int32
print(a.itemsize) #4 由0-4
print(a.size) #15 個數量
print(type(a)) # type

print('oooooooooooooooooooooooooooooo')

from nltk.classify.megam import numpy
#from pandas.core.config_init import doc

print('====== List to Array')
#定义一个list
list=[1,2,3,4,5,6]
print (list,'\t', type(list))

#将list转化为为numpy.ndarray
array=numpy.array(list)
print (array,'\t', type(array))

print('====== Array to List')
#定义一个numpy.ndarray
array=numpy.array([1,2,3,4,5,6])
print (array,'\t', type(array))

#将numpy.ndarray转化为list
list=array.tolist()
print (list,'\t', type(list))