NumPi > Creare un array

np.array() …. …. Scorciatoie per array con una struttura specifica np.arange(…) array range, simile a range() ma il passo STEP può essere decimale.   Con il parametro dtype si specifica il tipo di dato np.arange(STOP) np.arange(START, STOP) np.arange(START, STOP, STEP) np.arange(…, dtype=…) np.empty(n) Genera un vettore di n elementi NON inizializzati.I valori dipendono dallo stato della … Leggi tutto

NumPy > Array, funzioni di aggregazione

np.all() np.any() np.argmax() np.argmin() np.max() np.mean() np.median() np.min() np.percentile() np.prod() np.std() np.sum() np.var() Versioni sicure (rispetto a NaN) np.nanaall np.nanany np.nanargmax np.nanargmin np.nanmax np.nanmean np.nanmedian np.nanmin np.nanpercentile np.nanprod np.nanstd np.nansum np.nanvar

President heights

Importa le librerie import numpy as np import pandas as pd Carica il file dei dati data=pd.read_csv(“president_heights.csv”) Dai un’occhiata print(data) order name height(cm) 0 1 George Washington 189 1 2 John Adams 170 2 3 Thomas Jefferson 189 3 4 James Madison 163 4 5 James Monroe 183 .. .. … … 37 40 Ronald Reagan 185 38 … Leggi tutto

NumPy > Costanti

np.e 2.71828182845904523536028747135266249775724709369995… np.euler_gamma 0.5772156649015328606065120900824024310421… np.inf np.Inf np.Infinity np.infty np.PINF np.nan np.NaN np.NAN np.NINF np.pi 3.1415926535897932384626433… np.NZERO np.PZERO Esistono le funzioni specifiche per riconoscere le costanti np.isfinite() np.isinf() np.isnan() np.isneginf() np.isposinf()

BMI

Calcolo del Body Mass Index a partire da 2 liste con i pesi e le altezze import numpy as np WEIGHT = [ 81.65, 97.52, 95.25, 92.98, 86.18, 88.45 ] # lista HEIGHT = [  1.87,  1.87,  1.82,  1.91,  1.90,  1.85 ] # lista weight = np.array(WEIGHT) # numpy.ndarray height = np.array(HEIGHT) # numpy.ndarray bmi = weight/(height**2) # numpy.ndarray è forte! … Leggi tutto