一、向量是什么
在数学中，向量（也称为欧几里得向量、几何向量、矢量），指具有大小（magnitude）和方向的量。它可以形象化地表示为带箭头的线段。箭头所指：代表向量的方向；线段长度：代表向量的大小。与向量对应的只有大小，没有方向的量叫做数量（物理学中称标量）
在这里，向量即一维数组，用 arange 函数创建向量是最简单的方式之一：
arange函数也可以指定初始值、终止值和步长来创建一维数组：
向量还能直接对每个元素进行运算：
二、创建向量
上面使用 arange 则是创建向量的一种方式，其实只要是数组创建的函数均可以创建向量，如：
linspace() 函数
前文介绍：linspace 通过制定初始值、终止值和元素个数创建等差数列向量，通过endpoint 参数指定是否包含终止值，默认为True
logspace() 函数
同linspace，创建等比数列，基数通过base参数指定，默认基数为10
zeros() 函数和 ones() 函数
这两个函数分别可以创建指定长度或形状的全0或全1的 ndarray 数组，比如：
指定数据类型：
empty() 函数
这个函数可以创建一个没有任何具体值的 ndarray 数组，例如：
random.randn() 函数
randn 是 numpy.random 中生成正态分布随机数据的函数
fromstring() 函数
从字符串创建数组
上面从字符串创建的数组，定义为整形8bit，创建出来的其实就是字符串的ASCII 码
fromfunction() 函数
从函数创建数组，是数据分析常见的方法
可先定义一个从下标计算数值的函数，然后用fromfunction 创建数组
fromfunction 第一个参数为计算每个数组元素的函数名，第二个参数指定数组的形状。因为它支持多维数组，所以第二个参数必须是一个序列。
例如我创建一个九九乘法表：
注意，fromfunction 函数中的第二个参数指定的是数组的下标，下标作为实参通过遍历的方式传递给函数的形参。
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根据数据之间的关系，组合数据类型可以分为3类，分别是：序列类型、集合类型和映射类型。组合数据类型更能够将多个同类或不同类型组织起来，通过单一的表示使数据更有序、更容易。序列类型是一个元素向量，元素之间的存在先后关系，通过序号访问，元素之间不排他。集合类型是一个元素类型，元素之间无序，相同元素在集合中唯一存在。映射类型是“键-值”数据项的组合，每个元素是一个键值对，表示为(key, value)。推荐教程：python教程以上就是小编分享的关于python中的组合数据类型可以分为哪三类的详细内容希望对大家有所帮助，更多有关python教程请关注环球青藤其它相关文章！定义：集合是多个元素的无序组合
特点：集合类型与数学中的集合概念一致，几何元素之间无序、每个元素唯一、不存在相同元素，几何元素不可更待、不能存在可变数据类型。
非可变数据类型：整数、浮点数、复数、字符串类型、元组类型等
表示：{},元素间用，分隔
建立：{} 或者set{}，建立空集合必须使用set{}
举例：
基本操作符：
增强操作符：
实例：
A-B
{123}
B-A
{'3','1','2'}
A&B
{'p','y'}
A|B
{'1','p','2','y','3',123}
A^B
{'2',123,'3','1'}
p123y
A
set()
1.包含关系比较：
True
False
2.数据去重
{'p','y',123}
['p','y',123]
定义：序列是具有先后关系的一组元素
特点：序列是一维元素向量，元素类型可以不同，元素可以相同：类似数学元素序列：元素间有序列引导，通过下标访问序列的特定元素
序列是一个基类类型，衍生为：字符串类型、元组类型、列表类型
序号的定义：正向递增序号、反向递减序号，与字符串中相似。
['.io',123,'python']
'oi.321nohtyp'
序列类型的通用函数和方法：
3
'y'
定义：元组类型是序列类型的一种扩展，一旦创建就不能修改
形式：元组使用（）或者tuple（）创建，元素之间用逗号分隔：小括号使不使用都可以。
举例：
('cat','dog','tiger','human')
(4352,'bule',('cat','dog','tiger','human'))
元组类型继承序列类型全部通用操作：操作符、处理函数、处理方法
元组类型创建后不能修改，因此没有特殊操作
('human','tiger',dog','cat')
'tiger'
定义：列表是序列类型的一种扩展，创建后其中的元素可以被随意修改
使用：[]或者list()创建，元素间可以用逗号隔开，列表中各元素类型可不同，无长度限制
['cat','dog','tiger',1024]
['cat','dog','tiger',1024]
列表类型操作函数及其方法：
['cat',1,2,3,4,'tiger',1024]
修改列表：
练习：
序列：元组和列表两种重要类型
应用场景：元组用于元素不改变的场景，更多用于固定搭配场景：列表更加灵活，它是最常用的序列类型
作用：表达一组有序数据并且处理问题；数据保护
元素遍历：
元组类型：
数据保护：不希望数据被程序所改变，转换成元组类型
('cat',1,2,3,4,'tiger',1024)
基本统计值需求：给出一组数并且理解
定义：总个数、求和、平均值、方差、中位数...
总个数：len()
求和：for...in
平均值：求和/总个数
方差：各数据与平均数差的平方的和的平均数
中位数：排序，然后... 奇数找中间一个，偶数中间两个的平均
映射：是一种索引和数据的对应关系，也是键和值的对应关系。
映射类型：由用户数据为定义索引
字典类型：数据的组织与表达的一种新的形态，是映射的体现。
键值对：键是数据索引的扩展，字典是键值对的集合，键值对间无序。
生成：{}和dict()创建，键值对之间用冒号：表示
举例：{<键1>:<值1>,<键2>:<值2>,...,<键n>:<值n>}
在字典变量中，通过键获得值：
<字典变量>={<键1>:<值1>,...,<键n>:<值n>}
<值>=<字典变量>[<键>]
<字典变量>[<键>]=<值>
用[]来向字典中增加或者索引键值对
举例：
'北京'
生成空字典：
de={}type(de)
<class 'dict'>
type(x) 返回变量x的类型
举例：
True
dict_keys(['中国','美国','法国])
dict_values(['北京','华盛顿','巴黎'])
实例：
'北京'
'伊斯兰堡'
('中国','北京')
练习：
1.映射的表达：映射无处不在，键值对也无处不在，统计数据出现的次数，数据是键，次数是值。
字典的主要作用：表达键值对的数据进而操作他们
2.元素遍历：
for k in d:
<语句块>
定义：jieba库是优秀的第三方中文分词库，需要额外安装
安装方法：（cmd命令下）pip install jieba
作用：利用中文词库确定汉字间的关联概率，字间概率大的组成词组，形成分词效果，用户还可以向其中自定义的添加词组。
分类：精确模式、全模式、搜索引擎模式
精确模式：将词组精确的分开，不存在冗余单词
全模式：将所有可能的词组都扫描出来，有冗余
搜索引擎模式：在精确模式的基础上，将长词再次切分
举例：
['中国','是','一个','伟大','的','国家']
['中国','国是','一个','伟大','的','国家']
['中华','华人','人民','共和','共和国','中华人民共和国','是','伟大','的']
需求：一篇文章中出现的词的频率统计
分类：英文文本，中文文本
举例：
英文：哈姆雷特（hamlet）
中文：三国演义（threekingdoms）
