http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/5000104.html 第四章 Numpy基础:数组和矢量计算 第一部分:numpy的ndarray:一种多维数组对象 实话说,用numpy的主要目的在于应用矢量化运算.Numpy并没有多么高级的数据分析功能,理解Numpy和面向数组的计算能有助于理解后面的pandas.按照课本的说法,作者关心的功能主要集中于: 用于数据整理和清理.子集构造和过滤.转换等快速的矢量化运算 常用的数组解法,如排序.唯一化.集合运算等 高效的描…

<利用Python进行数据分析·第2版>第五章 pandas入门--基础对象.操作.规则 python引用.浅拷贝.深拷贝 / 视图.副本 视图=引用 副本=浅拷贝/深拷贝 浅拷贝/深拷贝区别 浅拷贝:拷贝对象的副本,但内部子对象还是引用(如果list内还有小list,小list改变会使原对象变化 .copy/python切片/ * 运算 深拷贝:父对象子对象副本全都拷贝,没有引用 .deepcopy 第五章:pandas入门 pandas: Series:类数组数据结构 DataFrame:…

在python 中有时候我们用数组操作数据可以极大的提升数据的处理效率, 类似于R的向量化操作,是的数据的操作趋于简单化,在python 中是使用numpy模块可以进行数组和矢量计算. 下面来看下简单的例子 import numpy as np data=np.array([2,5,6,8,3]) #构造一个简单的数组 print(data) 结果: [2 5 6 8 3] data1=np.array([[2,5,6,8,3],np.arange(5)]) #构建一个二维数组 print(da…

4.2 通用函数:快速的元素级数组函数 通用函数(即ufunc)是一种对ndarray中的数据执行元素级运算的函数. 1)一元(unary)ufunc,如,sqrt和exp函数 2)二元(unary)ufunc,可接受2个数组,并返回一个结果数组,如add或maximum函数   3)部分ufunc可返回多个数组,如modf,是Python内置函数divmod的矢量化版本,可返回浮点数数组的整数部分和小数部分: 4)Ufuncs可以接受一个out可选参数,这样就能在数组原地进行操作. 列举部分一…

NumPy(Numerical Python的简称)是Python数值计算最重要的基础包.大多数提供科学计算的包都是用NumPy的数组作为构建基础. NumPy的部分功能如下: ndarray,一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组. 用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数(无需编写循环). 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具. 线性代数.随机数生成以及傅里叶变换功能. 用于集成由C.C++.Fortran等语言编写的代码的A C API. 由于NumP…

<利用Python进行数据分析·第2版> 第 1 章 准备工作第 2 章 Python 语法基础,IPython 和 Jupyter第 3 章 Python 的数据结构.函数和文件第 4 章 NumPy 基础:数组和矢量计算第 5 章 pandas 入门第 6 章 数据加载.存储与文件格式第 7 章 数据清洗和准备第 8 章 数据规整:聚合.合并和重塑第 9 章 绘图和可视化第 10 章 数据聚合与分组运算第 11 章 时间序列第 12 章 pandas 高级应用第 13 章 Python 建…

<利用Python进行数据分析·第2版>第四章 Numpy基础:数组和矢量计算 numpy高效处理大数组的数据原因: numpy是在一个连续的内存块中存储数据,独立于其他python内置对象.其C语言编写的算法库可以操作内存而不必进行其他工作.比起内置序列,使用的内存更少(即时间更快,空间更少) numpy可以在整个数组上执行复杂的计算,而不需要借助python的for循环 4.0 前提知识 数据:结构化的数据代指所有的通用数据,如表格型,多维数组,关键列,时间序列等 相关包:numpy pa…

最近在学习<利用Python进行数据分析>,找到了github项目的地址, 英文版本,中文版本 (非常感谢翻译中文的作者). mark一下,方便后边学习查找.…

第一章 准备工作 1.1 What Is This Book About(这本书是关于什么的) 1.2 Why Python for Data Analysis?(为什么使用Python做数据分析) 1.3 Essential Python Libraries(一些重要的Python库) 1.4 Installation and Setup(安装和设置) 1.5 Community and Conferences(社区和讨论组)+ 私货 1.6 Navigating This Book(本书导航…

http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/5021858.html 输入输出一般分为下面几类:读取文本文件和其他更高效的磁盘存储格式,加载数据库中的数据.利用Web API操作网络资源. 1.读写文本格式的数据 自己感觉读写文件有时候"需要运气",经常需要手工调整.因为其简单的文件交互语法.直观的数据结构,以及诸如元组打包解包之类的便利功能,Python在文本和文件处理方面已经成为一门招人喜欢的语言.pandas提供了一些用于将表格型数据读取为DataFra…