numpy和pandas以及reshape()

#1.numpy中的数组

myda=np.array([[1,2,3,4],

            [34,35,28,90]])

#1.1默认按行提取元素：

print("数组myda的第一行数据：",myda[0])

print("---------------------------------------------")

#1.2数组维度变化，利用reshape（）

print("原始数组数据：\n",myda)#两行四列

print("---------------------------------------------")

print("改成四行两列数组：\n",myda.reshape(4,2))#维数相乘与原始数据相等

print("---------------------------------------------")

print("改成一行数组：",myda.reshape(-1))

print("---------------------------------------------")

print("改成一列数组：\n",myda.reshape(-1,1))

print("---------------------------------------------")

print("改成一行数组：",myda.reshape(1,-1))

print("---------------------------------------------")

#1.3 数组的切片

print("数组的前三列数据:\n",myda[:,0:3])

print("---------------------------------------------")

#2.pandas中的数据框

myda1=pd.DataFrame(myda)#将数组转换为数据框

print("数据框原始数据：\n",myda1)

print("---------------------------------------------")

#2.2数据框默认按照列来读取数据

print("数据框的第一列数据：\n",myda1[1])#前提：保证列名是数值

print("---------------------------------------------")

#2.3列命名为字符串

myda2=pd.DataFrame(myda,columns=list("abcd"))

# print(myda2[1])#提取数据报错

print("数据框a列：\n",myda2["a"])

#2.4数据框的切片利用loc 和iloc

#loc 用行标签提取行数据，iloc用行号提取行数据