Numpy、Pandas是Python数据处理中经常用到的两个框架,都是采用C语言编写,所以运算速度快。Matplotlib是Python的的画图工具,可以把之前处理后的数据通过图像绘制出来。之前只是看过语法,没有系统学习总结过,本博文总结了这三个框架的API。
以下是这三个框架的的简单介绍和区别:
Numpy:经常用于数据生成和一些运算 Pandas:基于Numpy构建的,是Numpy的升级版本 Matplotlib:Python中强大的绘图工具Numpy
Numpy快速入门教程可参考:Numpy tutorial
Numpy属性
ndarray.ndim:维度
ndarray.shape:行数和列数,例如(3, 5)
ndarray.size:元素的个数
ndarray.dtype:元素类型
Numpy创建
array(object, dtype=None):使用Python的list或者tuple创建数据
zeors(shape, dtype=float):创建全为0的数据
ones(shape, dtype=None):创建全为1的数据
empty(shape, dtype=float):创建没有初始化的数据
arange([start, ]stop, [step, ]dtype=None):创建固定间隔的数据段
linspace(start, stop, num=50, dtype=None):在给定的范围,均匀的创建数据
Numpy运算
加、减:a + b、a - b
乘:b*2、10*np.sin(a)
次方:b**2
判断:a<35,输出True或False的数组
矩阵乘:np.dot(A,B) 或 A.dot(B)
其他:+=、-+、sin、cos、exp
Numpy索引
数组索引方式:A[1, 1]
切片:A[1, 1:3]
迭代:for item in A.flat
Numpy其他
reshape(a, newshape):改变数据形状,不会对原始数据进行修改,返回一组新数据
resize(a, new_shape):改变数据形状,会对原始数据进行修改,不返回数据
ravel(a):将成一维返回
vstack(tup):上下合并
hstack(tup):左右合并
hsplit(ary, indices_or_sections):水平分割n份
vsplit(ary, indices_or_sections):垂直分割n份
copy(a):深度拷贝
Pandas
Pandas快速入门教程可参考:10 Minutes to pandas
Pandas数据结构
Pandas的数据结构有两种:Series和DataFrame。
Series:索引在左边,值在右边。创建方式如下:
In [4]: s = pd.Series([1,3,5,np.nan,6,8])In [5]: sOut[5]: 0 1.01 3.02 5.03 NaN4 6.05 8.0dtype: float64
DataFrame:是一个表格型的数据结构,既有行索引也有列索引, 它可以被看做由Series组成的大字典。创建方式如下:
In [6]: dates = pd.date_range('20130101', periods=6)In [7]: datesOut[7]: DatetimeIndex(['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D')In [8]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4), index=dates, columns=list('ABCD'))
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