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Python数据处理 cscipy科学计算库(第三方扩展库) scipy.org SciPy中的数据结构 Python原有数据结构的变化 - ndarry(N维数组) - Series(变长字典) - DataFrame(数据框) Numpy > 强大的ndarray对象和ufunc函数 > 精巧的函数 > 比较适合线性代数和随机数处理等科学计算 > 有效的通用多维数组,可定义任何数据类型 Python数据处理全文共64页,当前为第1页。> 无缝对接数据库 Python数据处理全文共64页,当前为第1页。 For example: import numpy as np xArray = np.ones((3,4)) xArray Out[4]: array([[ 1., 1., 1., 1.], [ 1., 1., 1., 1.], [ 1., 1., 1., 1.]]) #生成一个3行4列的多维矩阵,类型为多维数组 Scipy核心库 > Python中科学计算程序的核心包 > 有效计算numpy矩阵,让Numpy和SciPy协同工作 > 致力于科学计算中常见问题的各个工具箱,其不同
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Python 数据处理
cscipy 科学计算库(第三方扩展库)
scipy.org
SciPy 中的数据结构
Python 原有数据结构的变化
- ndarry(N 维数组)
- Series(变长字典)
- DataFrame(数据框)
Numpy
> 强大的 ndarray 对象和 ufunc 函数
> 精巧的函数
> 比较适合线性代数和随机数处理等科学计算
> 有效的通用多维数组,可定义任何数据类型
> 无缝对接数据库
Python 数据处理
For example:
import numpy as np
xArray = np.ones((3,4))
xArray
Out[4]:
array([[ 1., 1., 1., 1.],
[ 1., 1., 1., 1.],
[ 1., 1., 1., 1.]])
#生成一个 3 行 4 列的多维矩阵,类型为多维数组
Scipy 核心库
> Python 中科学计算程序的核心包
> 有效计算 numpy 矩阵,让 Numpy 和 SciPy 协同工作
> 致力于科学计算中常见问题的各个工具箱,其不同子模块有不同应用,如插值、积分、
优化和图像处理等
For example:
from scipy import linalg#linalg 为 scipy 中的矩阵计算库
arr = np.array([[1,2],[3,4]])
linalg.det(arr)
Out[8]: -2.0
Matplotlib
> 基于 Numpy
> 二维绘图库,简单快速地生成曲线图、直方图和散点图等形式的图
> 常用的 pyplot 是一个简单提供类似 MATLAB 接口的模块
Python 数据处理
Pandas
> 基于 Scipy 和 Numpy
> 高效的 Series 和 DataFrame 数据结构
> 强大的可扩展数据操作与分析的 Python 库
> 高效处理大数据集的切片等功能
> 提供优化库功能读写多种格式文件,如 CSV、HDF5
Python 中的数组
•用 list 和 tuple 等数据结构表示数组
−一维数组 list = [1,2,3,4]
−二维数组 list = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
•array 模块
−通过 array 函数创建数组,array.array("B", range(5))
−提供 append、insert 和 read 等函数
Python 数据处理
zeros((2,2))
Out[7]:
array([[ 0., 0.],
[ 0., 0.]])
arange(1,5,0.5)
Out[8]: array([ 1. , 1.5, 2. , 2.5, 3. , 3.5, 4. , 4.5])
ndarray 的基本运算符和函数操作
For example:
#各元素相乘
aArray = array([(5,5,5),(5,5,5)])
bArray = array([(2,2,2),(2,2,2)])
cArray = aArray * bArray
cArray
Out[13]:
array([[10, 10, 10],
[10, 10, 10]])
#各元素相加
aArray += bArray
aArray
Out[15]:
array([[7, 7, 7],
[7, 7, 7]])
#元素大小判断
aArray > 5
Out[16]:
array([[ True, True, True],
[ True, True, True]], dtype=bool)
#对各元素进行正弦计算
aArray = array([(1,2,3),(4,5,6)])
sin(aArray)
Out[18]:
array([[ 0.84147098, 0.90929743, 0.14112001],
[-0.7568025 , -0.95892427, -0.2794155 ]])
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