前言
在数据科学和数据分析领域，NumPy、Pandas和Matplotlib是最常用的数据处理和可视化库。NumPy提供了高效的数组操作功能，Pandas则在NumPy的基础上增加了丰富的数据处理工具，而Matplotlib则是最流行的Python绘图库之一。本文将详细介绍如何使用这三个库进行数据处理和可视化。
环境准备
在开始之前，请确保已经安装了以下库：
- NumPy
- Pandas
- Matplotlib
可以通过pip命令安装这些库：
Bash
深色版本
pip install numpy pandas matplotlibNumPy基础
NumPy是Python中用于科学计算的基础库，特别擅长处理大型多维数组和矩阵。
创建数组
Python
深色版本
import numpy as np
# 创建一维数组
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(a)
# 创建二维数组
b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(b)数组属性
Python
深色版本
# 数组的形状
print(b.shape)
# 数组的维度
print(b.ndim)
# 数组的元素类型
print(b.dtype)数组操作
Python
深色版本
# 数组切片
print(a[1:3])
# 数组重塑
c = b.reshape(3, 2)
print(c)
# 数组拼接
d = np.concatenate((a, a))
print(d)数学运算
Python
深色版本
# 元素级别的加法
e = a + 1
print(e)
# 矩阵乘法
f = np.dot(b, c)
print(f)Pandas基础
Pandas是基于NumPy构建的，提供了丰富的数据处理和分析工具，特别是DataFrame对象。
创建DataFrame
Python
深色版本
import pandas as pd
# 从字典创建DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
# 从CSV文件读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')
print(df)数据选择与过滤
Python
深色版本
# 选择列
names = df['Name']
print(names)
# 选择行
first_row = df.iloc[0]
print(first_row)
# 过滤数据
filtered_df = df[df['Age'] > 30]
print(filtered_df)数据处理
Python
深色版本
# 添加新列
df['Gender'] = ['Female', 'Male', 'Male']
print(df)
# 组合和聚合
grouped = df.groupby('Gender').mean()
print(grouped)
# 缺失值处理
df.fillna(0, inplace=True)
print(df)Matplotlib基础
Matplotlib是Python中最常用的绘图库，支持多种图表类型。
创建简单图表
Python
深色版本
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建折线图
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])
plt.xlabel('X Axis')
plt.ylabel('Y Axis')
plt.title('Simple Line Plot')
plt.show()散点图
Python
深色版本
# 创建散点图
x = np.random.rand(10)
y = np.random.rand(10)
plt.scatter(x, y)
plt.xlabel('X Axis')
plt.ylabel('Y Axis')
plt.title('Scatter Plot')
plt.show()直方图
Python
深色版本
# 创建直方图
data = np.random.randn(1000)
plt.hist(data, bins=30, alpha=0.7)
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Histogram')
plt.show()多子图
Python
深色版本
# 创建多个子图
fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 10))
axs[0, 0].plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])
axs[0, 0].set_title('Line Plot')
axs[0, 1].scatter(x, y)
axs[0, 1].set_title('Scatter Plot')
axs[1, 0].hist(data, bins=30, alpha=0.7)
axs[1, 0].set_title('Histogram')
axs[1, 1].bar(['A', 'B', 'C', 'D'], [10, 20, 15, 25])
axs[1, 1].set_title('Bar Chart')
plt.tight_layout()
plt.show()实战案例：股票数据分析
假设我们有一个包含股票价格的CSV文件，我们将使用NumPy、Pandas和Matplotlib对其进行处理和可视化。
读取数据
Python
深色版本
df = pd.read_csv('stock_prices.csv')
print(df.head())数据预处理
Python
深色版本
# 转换日期列为日期类型
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
# 设置日期列为索引
df.set_index('Date', inplace=True)
# 检查缺失值
print(df.isnull().sum())
# 填充缺失值
df.fillna(method='ffill', inplace=True)数据分析
Python
深色版本
# 计算每日收益率
df['Return'] = df['Close'].pct_change()
print(df.head())
# 计算滚动平均
df['MA50'] = df['Close'].rolling(window=50).mean()
df['MA200'] = df['Close'].rolling(window=200).mean()
print(df.head())数据可视化
Python
深色版本
# 绘制收盘价和移动平均线
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(df['Close'], label='Close Price')
plt.plot(df['MA50'], label='50-day MA')
plt.plot(df['MA200'], label='200-day MA')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Price')
plt.title('Stock Price and Moving Averages')
plt.legend()
plt.show()总结
NumPy提供了高效的数组操作功能，Pandas则在NumPy的基础上增加了丰富的数据处理工具，而Matplotlib则是最流行的Python绘图库之一。希望本文对你有所帮助！
标签：plt,df,Matplotlib,Python,深色,版本,print,NumPy,Pandas From： https://blog.csdn.net/Fanstay985/article/details/143705728