Numpy与Pandas科学计算入门:矩阵操作与数据处理
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更新于2024-08-04
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本资源是一份关于Numpy和Pandas科学计算库的PDF教程,涵盖了这两个库的基础到进阶操作,包括矩阵创建、属性、维度变换、四则运算、元素筛选、数据处理以及DataFrame和Series的使用等。
Numpy是Python中用于数值计算的核心库,它的核心数据结构是ndarray,提供了高效的数据存储和计算能力。在Numpy部分,教程首先回顾了矩阵创建的三种方式:
1. 使用`np.arange`创建:`np.arange(start, stop, step)`生成一个等差序列,可以用来快速构建一维数组。
2. 使用`np.array`创建:直接将列表或其他序列转换为ndarray。
3. 使用`np.random`生成随机矩阵:包括`random.rand`、`random.randint`和`random.normal`等,用于生成不同分布的随机数数组。
接着,教程讲解了ndarray的常见属性(如`shape`),以及如何进行升、降维操作(如`reshape`)和四则运算。此外,还介绍了如何通过切片和逻辑运算来过滤元素,以及轴的概念和常用函数。
Pandas是数据处理的重要库,它的DataFrame和Series对象广泛用于数据分析。在Pandas部分,教程回顾了:
1. 如何创建DataFrame和Series,以及它们的基本操作。
2. 对Series和DataFrame的深入理解,包括结构分析和数据选择。
3. 选择行与列的方法,如通过列名或索引`iloc`进行选择。
4. 条件过滤和筛选,用于根据特定条件选取数据。
5. 加载CSV和Excel文件到DataFrame,这是数据导入的常见操作。
教程通过实例详细解释了这些概念,旨在帮助读者熟练掌握Numpy和Pandas的基本操作,从而能够有效地进行数据处理和分析。无论是初学者还是有一定基础的学习者,这份资料都能提供丰富的学习素材。
2018-05-03 上传
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mangge08
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