Python数据分析入门：Numpy与Pandas基础

本篇文章主要介绍了Python编程语言中的数据分析基础知识，特别是利用Numpy、Pandas和Matplotlib这三个核心库进行数据处理和可视化的过程。数据分析是通过挖掘和解读数据来揭示其内在模式、趋势和关联性的过程，Python作为一门强大的工具，为数据分析提供了丰富的库支持。 **1. **数据分析基础** 数据分析涉及将大量复杂数据转化为有用的信息，帮助决策者做出明智的选择。Python通过Numpy、Pandas和Matplotlib这“数据分析三剑客”简化了数据操作和可视化。Numpy提供了高性能的多维数组和矩阵计算功能，它是数据科学的基础。 **2. Numpy库** - **创建ndarray：** Numpy的核心数据结构是ndarray（n-dimensional array），它是一个多维数组。例如，`np.array()`函数用于创建数组。一维数组如`arr=np.array([1,2,3,4,5])`，输出类型为`<class 'numpy.ndarray'>`。二维数组可以通过嵌套列表创建，如`arr=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])`。 - **数据类型一致性：** Numpy数组所有元素默认具有统一类型，如果列表中元素类型不一致，会根据优先级自动转换，其中str类型的元素优先于float和int。 - **处理不同类型的数据：** 当数组包含不同类型的元素时，如`arr=np.array([1,'two',3])`，尽管包含数值和字符串，但整体数组会转换为字符串类型。 **3. Matplotlib库** Matplotlib主要用于数据可视化，可以将numpy数组转换为图像显示。如通过`plt.imread()`读取图片数据到numpy数组，如`img_arr=plt.imread('./落日.jpg')`，返回的是一个三维数组，表示图像的像素值。使用`plt.imshow()`可以将数组数据以图像形式展示，如`plt.imshow(img_arr)`或对数据进行预处理后再展示，如`plt.imshow(img_arr-100)`。 通过Numpy和Matplotlib的结合，数据科学家能够高效地进行数据清洗、转换、计算和可视化，进而深入理解数据，提取有价值的信息。这些工具对于数据预处理、特征工程、机器学习模型训练等环节都至关重要。掌握这些基础知识，可以让你在Python数据分析领域更上一层楼。