数据分析的介绍

1. 为什么学习数据分析：Python数据科学的基础与机器学习课程的基础。
2. 数据分析师用适当的方法对手机的大量数据进行分析，帮助人们做出判断，以便采取适当行动。
3. 数据分析流程：提出问题、准备数据（数据清洗或预处理）、分析数据、获得结论、成果可视化。

切片和索引

1.选择行 t【2】

2.选择列t【3:,:】

3.选择行列 连续的多行 t[2:,:3]

4.索引 t【2,3】

### numpy中的nan和inf

1.当本地文件为float的时候，有缺失时，会出现nan

或者做义工不适合的计算时

2.inf表示正无穷，-inf是负无穷

### numpy常用统计函数

1.求和:np.sum(t3,axis=0)是计算行上的结果

（axis=1是计算列上的结果）

2.均值：np.mean(t,axis=0)

3.中值：np.median(t3,axis=0)

4.最大值：np.max(axis=0)

5.最小值：np.min(axis=0)

6.极值：np.ptp(t3,axis=0)

7.标准差：np.std(axis=0)

标准差反应数据的波动情况，越大则越分散

## numpy好用的方法

1.获得最大值最小值的位置

  np.argmax(t,axis=0)

  np.argmin(t.axis=1)

2.创建一个全为0的数组：np.zeros((3,4))

3.创建一个全为1的数组：np.ones((3,4))

4.创建一个对角线为1的正方形数组（方阵）：

np,eye(3)

## numpy生成随机数

##数组的拼接

#竖直拼接

np.vstack((t1,t2))

#水平拼接

np.hstack((t1,t2))

#行交换

t[[1,2],:]=t[[2,1],:]

#列交换

t[:,[0,2]]=t[:,[2,0]]

np.where(t<10,0,10)#numpy三元运算符

如果t<10，则为0，否则为10

np.clip(10,18)#numpy的裁剪

seek（ ）

如果在操作文件的过程，需要定位到其他位置进行操作，用seek（ ）

seek(offset,form)有2个参数，offset，偏移量单位字节，负数是往回偏移，正数是往前偏移，form位置：0表示文件开头，1表示当前位置，2表示文件末尾

## numpy读取本地数据

numpy读取数据

np.loadtxt(fname,dtype=np.float,delimiter=None,skiprows=0,usecols=None,unpack=False)