numpy函数库介绍 numpy如何随机生成字符串？

numpy如何随机生成字符串？

range函数可以随机生成数字，然后根据ascll码生成字符串。

python二维list如何转化为矩阵？

numpy中的mat和array函数都可以将二维列表转化为矩阵。

数字垫

输出

数字阵列

输出

什么？;Numpy mat和Numpy array有什么区别？mat()函数中的数据可以是分号分隔的字符串或逗号形式。

pandas是谁的子库？

Pandas是一个基于NumPy的工具，它是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas包括大量的库和一些标准数据模型，提供了高效操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量的功能和方法，使我们能够快速方便地处理数据。你很快就会发现，这是让Python成为一个强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。

python函数返回值为什么是nan？

NaN(不是一个数)，在数学表示中，代表一个不可表示的数，这里一般还有另外一个表达式inf。inf和nan的区别在于，inf是一个超出浮点表示范围的浮点数(其本质还是一个数，但它是无限的，所以不能用浮点数表示，比如1/0)，而nan一般表示一个非浮点数(比如无理数)。

所以如果一个数本身不等于自身，也可以判断为NaN型。另外，numpy中也有nan类型，但不是Python原生的，所以don 别说了。

pandas和numpy有什么关系？

当我们使用Python进行数据分析时，有时我们可能需要根据数据帧中其他列的值向Pandas数据帧中添加一列。

虽然这听起来很简单，但是如果我们尝试使用if-else条件语句，可能会变得有点复杂。幸运的是，有一个简单而好的方法可以用numpy做到这一点！

要学习如何使用它，让 让我们来看一个具体的数据分析问题。我们有超过4000条AAA教育推文的数据集。带有图片的推文会获得更多的赞和转发吗？让 让我们做一些分析来找出答案！

我们将从导入pandas和numpy并加载数据集开始，看看它是什么样子的。

我们可以看到，我们的数据集包含了每条推文的一些信息，包括:

1)日期——推文发布的日期。

2)时间——推文发出的时间。

3)tweet-tweet的实际文本

4)提及——推文中提到的任何其他Twitter用户。

5)推文中包含的任何图片的Photos-U。RL

6)replies _ count——推文上的回复数量

7 7)retweets _ count-转发的推文数量

8)likes _ count——推文上的赞数。

我们还可以看到照片数据的格式有点奇怪。

使用np.where()添加具有正确/错误条件的pandas列。

在我们的分析中，我们只是想看看带有图片的推文是否能获得更多的互动，所以我们不 我真的不需要图片URL。让 我们尝试创建一个名为hasimage的新列，它将包含布尔值——如果tweet包含图像，则为True如果不包含图像，则为False。

为此，我们将使用numpy的内置where()函数。这个函数依次接受三个参数:我们要测试的条件，当条件为真时分配给新列的值，当条件为假时分配给新列的值。看起来是这样的:

在我们的数据中，我们可以看到没有图片的推文在这个照片列中总是有值的。我们可以使用这些信息和np.where()创建一个新的列hasimage，如下所示:

在顶部，我们可以看到我们的新列已被添加到我们的数据集，并且推文已被正确标记，包括图像是真的，其他图像是假的。

现在我们有了hasimage专栏，让 让我们快速创建几个新的数据帧，一个用于所有图片推文，一个用于所有非图片推文。我们将使用布尔过滤器来做到这一点:

现在我们已经创建了这些，我们可以使用内置的数学函数。mean()快速比较每个数据帧中的推文。

我们将使用print()语句使结果更容易阅读。我们还需要记住使用str()来转换的计算结果。mean()转换成一个字符串，以便我们可以在打印的语句中使用它:

根据这些结果，似乎在AAA教育中包含图像可能会促进更多社交媒体的交互。有图推文的平均赞数和转发数是无图推文的3倍。

添加具有更复杂条件的熊猫列

这种方法效果很好，但是如果我们要添加一个条件更复杂的新列(超出True和False的条件)怎么办？

例如，为了更深入地研究这个问题，我们可能希望创建一些交互式 "层与并评估推文到达每一层的百分比。为了简单起见，让 的用户喜欢衡量互动性，并将推文分为四个级别:

1)tier_4 -2或更少的喜欢

2) Tier _ 3-3-9喜欢

3) Tier _ 2-10-15喜欢

4)Tier _ 1-16喜欢

为此，我们可以使用一个名为()的函数。我们给它两个参数:一个条件列表和一个对应的值列表，我们希望将这些值分配给新列中的每一行。

这意味着顺序很重要:如果条件满足列表中的第一个条件，列表中的第一个值将被分配给该行的新列。大数据分析使用numpy在熊猫数据框架上添加列。如果满足第二个条件，将分配第二个值，依此类推。

让 让我们看看它在Python代码中的样子:

干得好！我们创建了另一个新的专栏，根据我们的分级排名系统(尽管有些武断)对每条推文进行分类。

现在，我们可以用它来回答更多关于数据集的问题。例如，1级和4级推文中有图像的比例是多少？

在这里，我们可以看到，虽然图像似乎是有帮助的，他们不 这似乎不是成功的必要条件。

虽然这是一个非常肤浅的分析，但是我们已经实现了我们真正的目标:根据关于现有列中的值的条件语句向pandas DataFrames添加列。

当然，这是一项可以通过多种完成的任务。其中()和()只是两个潜在的方法。