基本函数的用法
numpy
numpy是Python中用于进行科学计算的基础模块,它提供了高效的多维数组对象ndarray,以及相关的数学运算和线性代数函数。numpy的主要功能有:
- 创建和操作多维数组,如使用
np.array()
,np.arange()
,np.zeros()
,np.ones()
,np.reshape()
等函数。 - 对数组进行索引和切片,如使用
a[i]
,a[i,j]
,a[:,j]
,a[i:j:k]
等语法。 - 对数组进行数学运算,如使用
+
,-
,*
,/
,**
,np.dot()
,np.sin()
,np.exp()
等函数或运算符。 - 对数组进行统计分析,如使用
np.sum()
,np.mean()
,np.std()
,np.min()
,np.max()
,np.argmin()
,np.argmax()
等函数。 - 对数组进行排序,如使用
np.sort()
,np.argsort()
,np.partition()
,np.argpartition()
等函数。 - 对数组进行广播,即根据一定的规则,使得不同形状的数组可以进行运算。
- 对数组进行线性代数运算,如使用
np.linalg.inv()
,np.linalg.det()
,np.linalg.eig()
,np.linalg.solve()
等函数。
scipy
scipy是基于numpy的一个科学计算库,它提供了更多的高级函数和模块,涵盖了优化,积分,插值,傅里叶变换,信号处理,图像处理,常微分方程等领域。scipy的主要功能有:
- 使用
scipy.optimize
模块进行优化,如使用scipy.optimize.minimize()
,scipy.optimize.curve_fit()
,scipy.optimize.root()
等函数。 - 使用
scipy.integrate
模块进行积分,如使用scipy.integrate.quad()
,scipy.integrate.odeint()
,scipy.integrate.solve_ivp()
等函数。 - 使用
scipy.interpolate
模块进行插值,如使用scipy.interpolate.interp1d()
,scipy.interpolate.splrep()
,scipy.interpolate.splev()
等函数。 - 使用
scipy.fftpack
模块进行傅里叶变换,如使用scipy.fftpack.fft()
,scipy.fftpack.ifft()
,scipy.fftpack.fftshift()
等函数。 - 使用
scipy.signal
模块进行信号处理,如使用scipy.signal.convolve()
,scipy.signal.correlate()
,scipy.signal.firwin()
,scipy.signal.lfilter()
等函数。 - 使用
scipy.ndimage
模块进行图像处理,如使用scipy.ndimage.imread()
,scipy.ndimage.rotate()
,scipy.ndimage.zoom()
,scipy.ndimage.filters.gaussian_filter()
等函数。
pandas
pandas是一个用于数据分析和处理的库,它提供了两种主要的数据结构:Series和DataFrame。Series是一维的带标签的数组,DataFrame是二维的带标签的表格。pandas的主要功能有:
- 创建和操作Series和DataFrame,如使用
pd.Series()
,pd.DataFrame()
,pd.read_csv()
,pd.read_excel()
,pd.to_csv()
,pd.to_excel()
等函数。 - 对Series和DataFrame进行索引和切片,如使用
a.loc[]
,a.iloc[]
,a.at[]
,a.iat[]
,a[]
,a[[ ]]
等语法。 - 对Series和DataFrame进行数学运算,如使用
+
,-
,*
,/
,**
,np.dot()
,np.sin()
,np.exp()
等函数或运算符。 - 对Series和DataFrame进行统计分析,如使用
a.sum()
,a.mean()
,a.std()
,a.min()
,a.max()
,a.idxmin()
,a.idxmax()
,a.describe()
等函数。 - 对Series和DataFrame进行排序,如使用
a.sort_values()
,a.sort_index()
等函数。 - 对Series和DataFrame进行清理,转换,合并,重塑,分组,聚合等操作,如使用
a.dropna()
,a.fillna()
,a.apply()
,a.map()
,pd.concat()
,pd.merge()
,a.pivot()
,a.stack()
,a.unstack()
,a.groupby()
,a.agg()
等函数。
matplotlib
matplotlib是一个用于绘制图形和可视化数据的库,它提供了一个类似于MATLAB的接口,以及一个面向对象的接口。matplotlib的主要功能有:
- 创建和操作图形对象,如使用
plt.figure()
,plt.subplot()
,plt.subplots()
,plt.axes()
等函数。 - 绘制各种类型的图形,如使用
plt.plot()
,plt.scatter()
,plt.bar()
,plt.hist()
,plt.pie()
,plt.boxplot()
等函数。 - 设置图形的样式和属性,如使用
plt.title()
,plt.xlabel()
,plt.ylabel()
,plt.legend()
,plt.grid()
,plt.xlim()
,plt.ylim()
,plt.xticks()
,plt.yticks()
,plt.text()
,plt.annotate()
等函数。 - 保存和显示图形,如使用
plt.savefig()
,plt.show()
等函数。
matplotlib的具体用法
阻尼衰减曲线的图像:
标签:plt,函数,matplotlib,scipy,DataFrame,使用,np,numpy From: https://www.cnblogs.com/yxx0818/p/17909661.html