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数据分析及可视化-8
HFUT计算机基础
202 1.3
数据分析库
2
本章学习目标
了解numpy库,掌握数组、矩阵的使用
掌握Pandas的两种数据结构Series、DataFrame
掌握Pandas的常见操作
掌握Pandas读写数据的方式
3
问题概述
科学计算需要采用矩阵运算库numpy
开展基本的科学计算需要两个步骤:组织数据和展示数据;组织数据是运算
的基础,也是将客观世界数字化的必要手段;展示数据是体现运算结果的重要方
式,也是展示结论的有力武器。
数学的矩阵(Matrix)是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合,最早来
自于方程组的系数及常数所构成的方阵
科学计算领域最著名的计算平台Matlab采用矩阵作为最基础的变量类型。矩
阵有维度概念,一维矩阵是线性的,类似于列表,二维矩阵是表格状的,这是常
用的数据表示形式。
要点:
矩阵:
4
nump y 库的使用
由于numpy库中函数较多且命名容易与常用命名混淆,建议采用如下方式引用numpy
库:
>>>import numpy as np
其中,as 保留字与import一起使用能够改变后续代码中库的命名空间,有助于提高
代码可读性。在程序的后续部分中,np代替numpy。
Numpy概述
numpy 是用于处理含有同种元素的多维数组运算的第三方库。
数组中所有元素的类型必须相同,数组中元素可以用整数索引,序号从0开始。
ndarray 类型的维度(dimensions)叫做轴(axes),轴的个数叫做秩(rank)。一
维数组的秩为1,二维数组的秩为2,二维数组相当于由两个一维数组构成。
5
nump y 库的使用
函数 描述
np.array([x,y,z],dtype=int)
从
Python列表或元组创造数组
np.arrange(x,y,s)
创建一个由
x到y,以s为步长的数组
np.ones((m,n),dtype)
创建一个
m行n列全1的数组
np.zeros((m,n),dtype)
创建一个
m行n列全0的数组
np.random.rand(m,n)
创建一个
m行n列的[0,1]
之间随机二维数组
np.random.randint(m,n)
从给定上、下限范围内随机选取整数
np.random.normal(a)
以
a为中心的正态分布样本值,
np.random.uniform(a,b)
产生在
[a,b]中的均匀分布样本值
np.random.beta()
产生
beta分布的样本值
创建数组函数
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柔粟
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