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Numpy与Pandas简介

时间:2022-11-05 21:45:24浏览次数:74  
标签:Python 简介 print np array Numpy Pandas

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

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