Python数据分析入门：Numpy基础与数据可视化

"这篇资料是关于Python数据分析的Day01笔记，主要涵盖了人工智能学习的两个阶段，数据分析的简介，以及numpy的基本入门。编辑环境推荐使用EditPlus，因为其阅读效果最佳。文中还提及了数据分析中常用的工具链，包括numpy、scipy、matplotlib、pandas、sklearn和tensorflow等。此外，内容将对numpy的功能、历史和发展，以及其在数据科学中的作用进行介绍，并展示了一个使用numpy提高计算效率的例子。" 在Python数据分析领域，numpy是一个不可或缺的基础库，它是Numerical Python的缩写，主要用于提供高效的多维数组操作。numpy的主要特点包括： 1. numpy提供了强大的n维数组对象（ndarray），允许用户处理大型多维数据集。 2. 该库基于GPL和LGPL许可证，这意味着它的源代码可以自由使用、修改和分发，但对某些部分有特定的许可要求。 3. numpy的内核用C语言编写，因此它能够实现与原生C代码相当的性能，对于数值计算尤其高效。 4. 它支持大量的数学运算，如矩阵乘法、统计函数和线性代数操作，极大地简化了数据科学中的计算任务。 5. numpy与其他科学计算库如scipy、scikit-learn、matplotlib等紧密结合，形成了一套完整的数据分析生态系统。 6. 它还提供了与MATLAB和Mathematica类似的语法，使得熟悉这些工具的用户可以快速上手。 7. numpy的学习曲线相对平缓，适合初学者入门，同时也能满足专业人士的高级需求。 8. 由于numpy在底层使用C语言，它可以实现跨平台的兼容性，如Windows、Linux和macOS。 numpy的历史可以追溯到1995年，最初由numeric库发展而来。2001年，随着scipy项目的启动，numarray作为numeric的一个竞争者出现。2005年，numeric和numarray合并，形成了numpy的前身。最终，在2006年，numpy与scipy整合，形成了现在我们熟知的numpy库。 numpy的效率提升主要体现在其向量化操作上。在Python中，传统的for循环进行计算可能会导致性能瓶颈。例如，以下是一个计算平方和立方然后相加的示例： ```python import datetime as dt import numpy as np n = 100000 start = dt.datetime.now() A, B = [], [] for i in range(n): A.append(i**2) B.append(i**3) C = [] for a, b in zip(A, B): C.append(a + b) end = dt.datetime.now() print((end - start).microseconds) # 302 (可能的运行时间，取决于具体系统) ``` 这段代码使用了Python的列表推导和for循环，运行效率较低。相比之下，如果使用numpy，我们可以将上述操作大大简化并提高速度： ```python n = 100000 start = dt.datetime.now() A = np.array(range(n)) ** 2 B = np.array(range(n)) ** 3 C = A + B end = dt.datetime.now() print((end - start).microseconds) # 10 (或更短，取决于系统) ``` 通过numpy，我们无需显式地使用循环，而是直接对整个数组执行操作，这显著提高了代码执行的速度。这就是numpy在数据科学中的强大之处，通过向量化操作，使得大规模数据处理变得简单且高效。