一.什么是numpy Numpy提供了一个在Python中做科学计算的基础库,重在数值计算,主要用于处理多维数组(矩阵)的库.用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表结构要高效的多.本身是由C语言开发,是个很基础的扩展,Python其余的科学计算扩展大部分都是以此为基础. 二.快速入门numpy库 1.导入numpy(安装anaconda已带很多科学计算包,无需安装导入即可) 导入画图工具matplotlib,用于数据分析与可视化 打开一张猫的图片,发现计算机眼里,它只是一个数组,这…

numpy类库是数据分析的利器,用于高性能的科学计算和数据分析.使用python进行数据分析,numpy这个类库是必须掌握的.numpy并没有提供强大的数据分析功能,而是它提供的ndarray数据结构能够让你快速的处理海量的数据. shape和dtype属性 ndarray是numpy的多维数组对象,是numpy类库中主要的数据结构,它有两个重要的属性,shape和dtype,shape是描述数组维度的元组,dtype用于说明数组数据类型. data = [1,2,3,4,5] arr1 = n…

Python数据分析入门 最近,Analysis with Programming加入了Planet Python.作为该网站的首批特约博客,我这里来分享一下如何通过Python来开始数据分析.具体内容如下: 数据导入 导入本地的或者web端的CSV文件: 数据变换: 数据统计描述: 假设检验 单样本t检验: 可视化: 创建自定义函数. 数据导入 这是很关键的一步,为了后续的分析我们首先需要导入数据.通常来说,数据是CSV格式,就算不是,至少也可以转换成CSV格式.在Python中,我们的操作如…

Pandas--"大熊猫"基础 Series Series: pandas的长枪(数据表中的一列或一行,观测向量,一维数组...) Series1 = pd.Series(np.random.randn(4)) print Series1,type(Series1) print Series1.index print Series1.values 输出结果: 0 -0.676256 1 0.533014 2 -0.935212 3 -0.940822 dtype: float64 &l…

Python数据分析入门与实践 (一个人学习或许会很枯燥,但是寻找更多志同道合的朋友一起,学习将会变得更加有意义✌✌) 这是一个数据驱动的时代,想要从事机器学习.人工智能.数据挖掘等前沿技术,都离不开数据跟踪 通过Numpy.Pandas进行数据科学计算,通过Seaborn. Matplotlib进行数据图形化展示:从实战角度出发,让你在数据科学领域迈出重要的一步,开启Data Science职业之旅! 第1章 实验环境的搭建 本章将主要介绍Anaconda和Jupyter Notebook.包…

概念理解 索引即通过一个无符号整数值获取数组里的值. 切片即对数组里某个片段的描述. 一维数组 一维数组的索引 一维数组的索引和Python列表的功能类似: 一维数组的切片 一维数组的切片语法格式为array[index1:index2],意思是从index1索引位置开始,到index2索引(不包括index2)位置结束的一段数组.例如: 当把一个值赋值为一个切片时,该值会作用于此数组片段里每一个元素,例如: 二维数组 二维数组的索引 当以一维数组的索引方式访问一个二维数组的时候,获取的元素不在…

目录 简单了解数据分析 Python数据分析三剑客(Numpy,Pandas,Matplotlib) 简单使用np.array() 使用np的routines函数创建数组 ndarray N维数组对象 ndarray的基本操作 简单使用matplotlib.pyplot获取一个numpy数组,对其进行操作 学习网站 简单了解数据分析 数据分析(是把隐藏在一些看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来,总结出所研究对象的内在规律) 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息…

Python数据分析入门与实践 整个课程都看完了,这个课程的分享可以往下看,下面有链接,之前做java开发也做了一些年头,也分享下自己看这个视频的感受,单论单个知识点课程本身没问题,大家看的时候可以关注下面几点: 1.为了追求精简简洁牺牲了部分实用性,导致不足以达到某些工作的需要 2.大部分是实战课程弱化了其他技术点的不足,无法全面了解python,但是很多都是刚接触python的(很致命) 3.因为是录播课程导致某些问题不能及时去解决,没人交流(这个最烦)  所以真要把python学好,下面这…

数据分析01 /数据分析之numpy模块 目录 数据分析01 /数据分析之numpy模块 1. numpy简介 2. numpy的创建 3. numpy的方法 4. numpy的常用属性 5. numpy的数据类型(数组元素的类型) 6. numpy的索引和切片操作 7. 变形reshape 8. 级联操作 9. 广播机制 10. 常用的聚合操作 11. 常用的数学函数 12. 常用的统计函数 13. 矩阵相关 数据分析:是把隐藏在一些看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来,总结出所研究对象的内在…

1.列表与数组 在python的基础语言部分,我们并没有介绍数组类型,但是像C.Java等语言都是有数组类型的,那python中的列表和数组有何区别呢? 一维数据:都表示一组数据的有序结构 区别: 列表:数据类型可以不同,如:[3.1413,'pi',3.1404,[3.1402,2.34],'3.2376'] 数组:数据类型相同 .如[3.14,34.34,3433.3,343.23] 二维数据:二维数据由多个一维数据构成,是一维数据的集合形式!表格是典型的二维数据! 注意:表格的表头,可以是…