shapepython
Ⅰ python数据分析干什么
第一、检查数据表
Python中使用shape函数来查看数据表的维度，也就是行数以及列数。你可以使用info函数来查看数据表的整体信息，使用dtype函数来返回数据格式;lsnull是Python中检验空值的函数，可以对整个数据表进行检查，也可以单独对某一行进行空值检查，返回的结构是逻辑值，包含空值返回true，不包含则返回false。
第二、数据清洗
Python可以进行数据清洗，Python中处理空值的方法比较灵活，可以使用Dropna函数用来删除数据表中包含空值的数据，也可以使用fillna函数对空值进行填充;Python中dtype是查看数据格式的函数，与之对应的是astype函数，用来更改数据格式，Rename是更改列名称的函数，drop_plicates函数删除重复值，replace函数实现数据替换。
第三、数据提取
进行数据提取时，主要使用三个函数：loc、iloc以及ix。Loc函数按标签进行提取，iloc按位置进行提取，ix可以同时按照标签和位置进行提取。除了按标签和位置提取数据之外，还可以按照具体的条件进行提取，比如使用loc和isin两个函数配合使用。
第四、数据筛选
Python数据分析还可以进行数据筛选，Python中使用loc函数配合筛选条件来完成筛选功能，配合sum和count函数还能实现Excel中sumif和countif函数的功能。使用的主要函数是groupby和pivot_table;groupby是进行分类汇总的函数，使用方法比较简单，groupby按列名称出现的顺序进行分组。
Ⅱ python 里 np.array 的shape (2,)与(2,1)的分别是什么意思，区别是什么
numpy.ndarray.shap是返回一个数组维度的元组。(2,)与(2,1)的区别如下：
Ⅲ python 代码 问题img.shape[0:2]
[0:2]这个应当是切片的意思
img.shape 应当是OpenCV模块中处理图片的 是图片的一个属性 ，这个属性是个列表 然后对这个列表切片操作
Ⅳ Python中a.shape和shape有什么区别
import numpy
a = numpy.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print a.shape
矩阵有一个shape属性，是一个(行，列)形式的元组
Ⅳ python 改变一个TurtlePen的Shape
1.forward()|fd():向前移动指定的距离。参数：一个数字（integerorfloat)）。
turtle.forward(25)
2.backward()|bk()|back():向后移动指定的距离。参数：一个数字（integerorfloat)）。
turtle.backward(30)
3..right()|rt():以角度单位向右转动。参数：一个数字（integerorfloat)）。单位默认为度数，可以通过degrees()和radians()进行设置。
turtle.right(45)
4.left()|lt():以角度单位向右转动。参数：一个数字（integerorfloat)）。单位默认为度数，可以通过degrees()和radians()进行设置。
turtle.left(45)
Ⅵ python中array的c.shape=-1
-1的意思是没有指定，而是根据另一个维度指定的数量进行分割。比如一个10*10的array，[2, -1]就是说两行，列数是10*10/2
Ⅶ Python中怎样使用shape计算矩阵的行和列
你得先安装numpy库，矩阵（ndarray）的shape属性可以获取矩阵的形状（例如二维数组的行列），获取的结果是一个元组，因此相关代码如下：
importnumpyasnp
x=np.array([[1,2,5],[2,3,5],[3,4,5],[2,3,6]])
#输出数组的行和列数
printx.shape#(4,3)
#只输出行数
printx.shape[0]#4
#只输出列数
printx.shape[1]#3
Ⅷ python pandas shape怎么用
pandas提供了使我们能够快速便捷地处理结构化数据的大量数据结构和函数。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。本书用得最多的pandas对象是DataFrame，它是一个面向列（column-oriented）的二维表结构
Ⅸ Python中a.shape和shape有什么区别
你想问的是a.shape和shape（a）的区别吧，我来分别解释一下：
a.shape是把shape方法定义到一个类a中的方法
shape（a）是一个显式定义的函数。。
def shape(a)
。。。
这样定义的。