一、Numpy与Pandas是什么?
Numpy(Numerical Python) 是 Python语言的一个第三方库,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是一个运行速度非常快的数学库,主要用于数组计算。
Pandas是基于NumPy数组构建的,也是Python语言的第三方库,Pandas使数据预处理、清洗、分析工作变得更快更简单,主要用于数据分析。
Pandas是专门为处理表格和混杂数据设计的,相当于Python的Excel,而Numpy更适合处理统一的数组数据。
Numpy和Pandas都是第三方库,需要预先安装好后才能导入使用,如果安装了Anaconda,则不必另外安装(因为Anaconda会自动安装很多数据分析用的第三方库)。
二.Numpy与Pandas的使用
在Python中,用列表也可以表示数组,但是用Numpy表示的一维数组具有统计功能(如平均值mean(),标准差std())和向量化运算功能,这是列表不具有的。
每次使用Numpy前需要导入包
#导入numpy包 import numpy as np import pandas as pd
import numpy as np a=np.array([10,20,30,40]) # array([10, 20, 30, 40]) b=np.arange(4) # array([0, 1, 2, 3])
a=np.array([[1,1],[0,1]]) b=np.arange(4).reshape((2,2)) print(a) # array([[1, 1], # [0, 1]]) print(b) # array([[0, 1], # [2, 3]])
print("a =",a) # a = [[ 0.23651224 0.41900661 0.84869417 0.46456022] # [ 0.60771087 0.9043845 0.36603285 0.55746074]] print("sum =",np.sum(a,axis=1)) # sum = [ 1.96877324 2.43558896] print("min =",np.min(a,axis=0)) # min = [ 0.23651224 0.41900661 0.36603285 0.46456022] print("max =",np.max(a,axis=1)) # max = [ 0.84869417 0.9043845 ]
标签:Python,简介,print,np,array,Numpy,Pandas From: https://www.cnblogs.com/michael999/p/16861401.html