Python数据分析入门:Numpy与Pandas基础
需积分: 10 132 浏览量
更新于2024-09-05
收藏 50KB MD 举报
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。
544 浏览量
151 浏览量

敲木鱼_
- 粉丝: 440
最新资源
- iOS11以上版本实现自带二维码扫描功能及相册扫描
- 朗朗V29万能液晶主板全套数据与特显摇控新程序包
- C#实现CAD参数文件批量插入操作桌面程序
- Swift教程:使用Storyboard开发天气预报APP
- 提升ESPN玩家链接体验的Better ESPN Player Links-crx插件
- VB刷PV源码:增强网页访问量的学习工具
- 快速生成RRDTool示例数据集的bash脚本介绍
- 深入解析brain-3.0与taro3.0结合使用技巧
- Android架构模式实践:MVP与MVVP模式解析
- iOS引导页实现与TableviewCell配置
- 高德地图定位与周边POI搜索测试分享
- Mocha与Karma增量测试样板快速入门指南
- 掌握Java打包全攻略:jar到exe,附教程
- Annot-E-crx插件:网页注释工具的扩展程序
- 音像技术在多媒体应用中的发展与探索
- 中国海洋大学软件工程期末试卷参考解析