Python数据分析入门:Numpy与Pandas基础
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更新于2024-09-05
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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。
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敲木鱼_
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