7课 说白了np.array用来创造数组
np.linespace(0,10,100) 产生0-10之间均匀分布的100个数字 不写100的话就50个
dtype=np.float32 unit8是图片一般0-255 unit16 32 64 无符号整型
a.astype(np.int16)
8课
切片如果改变，原来的数组的值也会改变，因为数据量太大了。占内存。所以用copy方法在内存中搞 .copy()深复制
切片简写a[0][2][1]简写成a[0,2,1]
a[:,2,1]维度全取，第二行，第一个
9课
a[a>10] 里面是布尔，再选数组
a[(a>5)&(a<20)]
10课
标量加最简单，同形加是对应元素相加，相同形状。行相加，列相同行不一，就让那一行给他们轮流发生关系
广播复用一行对应对方两行
a.reshape(2,1) 原来是[0,1] 变成 ([0],[1] )
a.T转置，将2X5变成5X2
11课
连接用元祖np.concatnate((a,b))由数组组成的元祖进行合并，我理解所谓合并就是将两个数组合并
如果都是一行就合在一起了，
合并还用stack方法np.stack([1,2,3,4],[5,6,7,8])每一个数祖做为元素合并
concatnate 不增加维度，而stack是堆起来
添加是用np.append(a,5) 但是：高围数组用append时如果不指定轴会让其合并，并且展开。需要注意的一点 列添加元素，再看看，值得复习一下也就是加一列
np.append(a,[[5],[6]]) 这就是给每行的最后边加上一个值
np.unique(a)
12课
np.mean(a) np.sun(a) a.sun是对象方法
a.mena(axis=1)
第一次讲方差
13课
np.random.randn(10)正态分布的随机数 np.random.rand——————20课讲，0-1的随机数
a=np.sort(a)要先赋值才等于a.sort____顶级方法改变不了原值
a.reshape(2,5)等价于 a.shape=2.5
np.argsort(a)返回排序后的索引
np.argmax(a)返回最大值 索引
np.where(a>2)___》2的索引 不常用，一般用a[a>2]
np.where(cond,a,b)______值 得一记，当cond为True时从a取，false从b取
(a>2).sun() 算出a>2的数量
14课
np.random.randn(10)正态分布随机数
np.random.normal(size=(3,4))标准分布随机数_______均值为0方差为1
np.random.randint(1,10,(3,4))最小值 ，最大值 ，3行4列正值 ——————自然数随机数
np.random.permutation（len(a)） 乱序 生成一个从0到这个值之音的一个乱序的值
np.random.choice([1,2,3,4,5,6]) 随机选一个数 可以再加一个参数size=2每次取出2个
np.random.seed(5) np.random.randn(3,4) 前面加上了seed后面再运行就是一样的结果了
np.save(11.txt,a) np.load(全路径)
np.savetxt(11.txt,a) 保存为文本形式 np.loadtxt(11.txt,a)
15课 ——————marker，linewidth,color
plt.plot(x,y label='a公司')
plt.legend()显示label的字样————不然没有
plt.plot(x,color='r',linestyle='-.',linewidth=5,marker='^')
plt.xlabel('age')给x加标签
plt.title('student')
plt.xlim___x轴的取值范围
plt.ylim___y轴的取值范围
x.ticks([0,4,8],['baby','young','adult'])取值标记——————在哪些关键位置设置名字
18课
plt.grid()加网格
plt.style.use('ggplot')
import seaborn直接这样写就是引入了
19课
plt.bar(x,y,bottom=y)用y做底和别的图对比————有两个图的情况
plt.figure（figsize=(10,10)）视始化一张画布 默认会有还给我
直方图plt.hist (data,bins=40)里面的bins是分成多少份
箱形图的异常值：这个 值+大于上四分位+1.5倍上四分位-下四分位，或：小于下四分位-上四分位-下四分位的1.5倍
线形图plt.scatter() 里面的s= 是管点的大小
20课
堆积图（占有率）
plt.stackplot( comp,y1,y2,y3,y4,labels=列表，就显示名字了) plt.xticks([1,2,3,4],['2011','2012','2013','2014'])加上y轴的名字
饼图：plt.pie
labels=['apple','micro','yahoo','google']
size=[15,30,45,10]
explode=(0.1,0,0,0)
plt.pie(size,labels=labels,autopct="%1.1f%%",explode=explode,startangle=90)
列宽为1，小数点后为1，f为float
22课
plt.subplot
plt.suptitle('')总标题
24课
plt.rcParams['font.ans-serif']=['SimHei']
显示中文：plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] 显示负号： plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
plt.xticks([],[],rotation=30)让字进行旋转
plt.savefig('位置/xxx.jpg')
在解释器中，如果想让图片显示出来，可能要先保存图片再.show(）才行
标签：基本,10,plt,公式,random,四分,数组,np,数据 From： https://www.cnblogs.com/wenjingping/p/18011315