Numpy与Pandas基础教程：数组操作与矩阵运算

本文主要介绍了两个重要的Python数据分析库——Numpy和Pandas的基础知识，包括Numpy中的数组操作和Pandas中的Series与DataFrame常用方法。 Numpy库是Python科学计算的核心库，它提供了高效的多维数据结构ndarray，用于存储和处理大型数据集。ndarray对象能够存放相同类型的元素，并且其每个元素都是一个数据类型对象（dtype）。数组的操作是Numpy的基础，例如： - 创建数组：可以通过列表或已有的数组创建新数组，如`np.array([1,2,3,4])`。 - 创建特殊数组：`np.zeros`、`np.ones`用于创建全0或全1的数组，`np.identity`生成单位矩阵，`np.random`系列函数用于生成随机数组，包括均匀分布、整数分布和正态分布等。 - 数组属性：`size`返回数组元素总数，`ndim`返回维度数，`shape`返回各维度大小，`itemsize`表示每个元素的字节数，`dtype`表示数据类型。 在Numpy中，数组乘法表示元素级别的点积（elementwise），而非矩阵乘法。数组的索引和切片可以实现对数组部分区域的访问，需要注意的是，切片操作不会复制原数组，对切片的修改会影响到原始数组。 Pandas库是基于Numpy构建的数据分析工具，其核心对象包括Series和DataFrame。Series类似于一维数组，可以看作带标签的数组，数据和标签分别对应于values和index属性。DataFrame则是一个二维表格型数据结构，包含列标签（columns）和行标签（index），可以理解为带索引的字典。 - Series操作：创建Series，如`pd.Series([1,2,3], index=['a','b','c'])`，可以进行基本的数学运算，选择特定索引的元素，以及合并、切割和排序等操作。 - DataFrame操作：创建DataFrame，如`df = pd.DataFrame({'A': [1,2,3], 'B': [4,5,6]})`，可以进行列的选择、添加和删除，行的插入和删除，以及数据过滤、聚合和透视表等复杂操作。 Numpy和Pandas的结合使用，使得Python成为数据预处理、清洗和分析的强大工具，广泛应用于统计学、机器学习和数据分析等领域。这两个库提供的高效数据结构和丰富的函数，大大简化了数据操作，提高了数据分析效率。