没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
Numpy、Pandas是Python数据处理中经常用到的两个框架,都是采用C语言编写,所以运算速度快。Matplotlib是Python的的画图工具,可以把之前处理后的数据通过图像绘制出来。之前只是看过语法,没有系统学习总结过,本博文总结了这三个框架的API。 以下是这三个框架的的简单介绍和区别: Numpy:经常用于数据生成和一些运算 Pandas:基于Numpy构建的,是Numpy的升级版本 Matplotlib:Python中强大的绘图工具 Numpy Numpy快速入门教程可参考:Numpy tutorial Numpy属性 ndarray.ndim:维度 ndarra
资源推荐
资源详情
资源评论
浅析浅析Python数据处理数据处理
Numpy、Pandas是Python数据处理中经常用到的两个框架,都是采用C语言编写,所以运算速度快。Matplotlib是Python的的
画图工具,可以把之前处理后的数据通过图像绘制出来。之前只是看过语法,没有系统学习总结过,本博文总结了这三个框架
的API。
以下是这三个框架的的简单介绍和区别:
Numpy:经常用于数据生成和一些运算
Pandas:基于Numpy构建的,是Numpy的升级版本
Matplotlib:Python中强大的绘图工具
Numpy
Numpy快速入门教程可参考:Numpy tutorial
Numpy属性属性
ndarray.ndim:维度
ndarray.shape:行数和列数,例如(3, 5)
ndarray.size:元素的个数
ndarray.dtype:元素类型
Numpy创建创建
array(object, dtype=None):使用Python的list或者tuple创建数据
zeors(shape, dtype=float):创建全为0的数据
ones(shape, dtype=None):创建全为1的数据
empty(shape, dtype=float):创建没有初始化的数据
arange([start, ]stop, [step, ]dtype=None):创建固定间隔的数据段
linspace(start, stop, num=50, dtype=None):在给定的范围,均匀的创建数据
Numpy运算运算
加、减:a + b、a – b
乘:b*2、10*np.sin(a)
次方:b**2
判断:a<35,输出True或False的数组
矩阵乘:np.dot(A,B) 或 A.dot(B)
其他:+=、-+、sin、cos、exp
Numpy索引索引
数组索引方式:A[1, 1]
切片:A[1, 1:3]
迭代:for item in A.flat
Numpy其他其他
reshape(a, newshape):改变数据形状,不会对原始数据进行修改,返回一组新数据
resize(a, new_shape):改变数据形状,会对原始数据进行修改,不返回数据
ravel(a):将成一维返回
vstack(tup):上下合并
hstack(tup):左右合并
资源评论
weixin_38571453
- 粉丝: 4
- 资源: 969
上传资源 快速赚钱
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功