利用Python数据分析-Numpy和Pands篇，,书籍《利用Pytho

文章由Byrx.net分享于2020-12-14 05:12:09评论（262）

书籍《利用Python进行数据分析》

Numpy--数组及矩阵，矢量计算

　　1、ndarray多维数组， matrix矩阵

　　2、针对整组数据进行快速运算的标准数学（统计）函数，（与list区别：无需循环编写程序）

　　3、用于读写磁盘数据工具及操作内存映射文件工具

　　4、线性代数、随机数生成及傅里叶变换

　　5、基于C语言API，具有良好的运行速率

创建函数
array	输入数据转换成ndarray（dtype可选）
arrange	内置range返回ndarray
zeros/zeros_like	根据指定shape和dtype返回全0数组或参考其他数组的shape和dtype
eye	创建N*N单位矩阵
ones/ones_like	根据指定shape和dtype返回全1数组或参考其他数组的shape和dtype
empty/empty_like	只分配空间但不填充任何值

基本函数
dtype	数据类型dtype（可自定义类型）注：复数Complex不得转换成整数
shape
reshape
ravel
transpose/T	数组转置
stack/hstack/vstack/dstack/concatenate/
ix_	选取方形区域的索引器，花式索引x[ix_（[0,1],[0,1]）]=x[[0,1]][:,[0,1]]

统计函数
sqrt/square/log/sign
min/max/ptp/sum
mean/var/std
argmin/argmax	最小最大值索引
any/all	数组中是否存在一个或多个True/数组中是否全是True
average
median
sort
in1d	测试一个数组中的值是否在另一个数组中的成员资格，返回bool数组
unique/intersect1d/union1d/setdiff1d/setxor1d

注：不同shape数组之间的运算叫做广播

Pands--基于Numpy构建，提供高级数据结构和操作工具

利用Python数据分析-Numpy和Pands篇

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