数据分析三剑客之: Numpy 一丶Numpy的使用 ​ numpy 是Python语言的一个扩展程序库,支持大维度的数组和矩阵运算.也支持针对数组运算提供大量的数学函数库 创建ndarray # 1.使用np.array() 创建一维或多维数据 import numpy as np arr = np.array([1,2,3,4,5]) # 一维 arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])# 二维 ### 注意元素类型: # 1. numpy默认ndarray的所有元素…

Numpy 简介 数据分析三剑客:Numpy,Pandas,Matplotlib NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库. numpy是基于c语言开发,所以这使得numpy的运行速度很快,高效率运行就是numpy的一大优势. 首先·我们要导入numpy包,一般我们都把它命名为np: In [1]: import numpy as np 接着就可以生成一个numpy一维数组: In…

一.什么是matplotlib? python的底层绘图工具,主要做数据可视化图表,源自matplot. 二.为什么要学matplotlib? 1.它能将数据进行可视化,更直观的呈现出来 2.它能让数据更加客观,更具有说服力 三.为什么三剑客[numpy.pandas.matplotlib]我要先学matplotlib? 因为其他的几个都是基于数据本身进行操作,但不具备可视化能力,所以,看不出有什么高大上的地方. 四.matplotlib的基本要点 我们先来展示一张matplotlib绘制的简单…

作为一个网络技术人员,机器学习是一种很有必要学习的技术,在这个数据爆炸的时代更是如此. python做数据分析,最常用以下几个库 numpy pandas matplotlib 一.Numpy库 为了方便科学计算,Numpy库定义了一些属性和方法以便于对一维数据,二位数据和高维数据的处理.为了满足科学计算的需求,Numpy定义了一个多维数组对象——ndarray.Ndarray由实际数据和描述这些数据的元数据(如数据维度.数据类型)构成,ndarray一般要求所有元素类型相同. (1) Ndar…

pandas的操作 pandas的拼接操作 # pandas的拼接操作 级联 pd.concat , pd.append 合并 pd.merge , pd.join 一丶pd.concat()级联 # pandas使用pd.concat函数,与np.concatenate函数类似,只是多了一些参数: # 参数说明: objs axis=0 # 方向 1 是 行, 0是 列 keys join='outer' / 'inner':表示的是级联的方式,outer会将所有的项进行级联(忽略匹配和不匹配…

NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展.这种工具可用来存储和处理大型矩阵. 可以用python实现的科学计算包括: 1.一个强大的N维数组对象Array: 2.比较成熟的(广播)函数库: 3.用于整合C/C++和Fortran代码的工具包: 4.实用的线性代数.傅里叶变换和随机数生成函数. 使用的简单概述: 导入包 import numpy 通常会给取别名,便于应用 import numpy as  np      #(推荐使用) 查看版本 np.__version__ 常用函数:…

1 Numpy数组 在Python中有类似数组功能的数据结构,比如list,但在数据量大时,list的运行速度便不尽如意,Numpy(Numerical Python)提供了真正的数组功能,以及对数据进行快速处理的函数,Numpy中内置函数处理数据的速度是C语言级别的.Numpy支持高级大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库.Numpy中的ndarray类提供了python对多维数组对象的支持,并具备对矢量进行运算的能力,运算更为快速且节省空间. ndarray是N维数…

numpy库是python的一个著名的科学计算库,本文是一个quickstart. 引入:计算BMI BMI = 体重(kg)/身高(m)^2 假如有如下几组体重和身高数据,让求每组数据的BMI值: weight = [65.4,59.2,63.6,88.4,68.7] height = [1.73,1.68,1.71,1.89,1.79] print weight / height ** 2 执行上面代码,报错:TypeError: unsupported operand type(s) fo…

matplotlib 一.Matplotlib基础知识 Matplotlib中的基本图表包括的元素 - x轴和y轴 axis 水平和垂直的轴线 - x轴和y轴刻度 tick 刻度标示坐标轴的分隔,包括最小刻度和最大刻度 - x轴和y轴刻度标签 tick label 表示特定坐标轴的值 - 绘图区域(坐标系) axes 实际绘图的区域 - 坐标系标题 title 实际绘图的区域 - 轴标签 xlabel ylabel 实际绘图的区域 包含单条曲线的图 注意:y,x轴的值必须为数字 import n…

1 shape变化及转置 >>> a = np.floor(10*np.random.random((3,4))) >>> a array([[ 2., 8., 0., 6.], [ 4., 5., 1., 1.], [ 8., 9., 3., 6.]]) >>> a.shape (3, 4) >>> a.ravel() # 转化为一维数组 array([ 2., 8., 0., 6., 4., 5., 1., 1., 8., 9.,…