浅析Python数据处理-创新互联
Numpy、Pandas是Python数据处理中经常用到的两个框架，都是采用C语言编写，所以运算速度快。Matplotlib是Python的的画图工具，可以把之前处理后的数据通过图像绘制出来。之前只是看过语法，没有系统学习总结过，本博文总结了这三个框架的API。
以下是这三个框架的的简单介绍和区别：
- Numpy：经常用于数据生成和一些运算
- Pandas：基于Numpy构建的，是Numpy的升级版本
- Matplotlib：Python中强大的绘图工具
Numpy
Numpy快速入门教程可参考：Numpy tutorial
Numpy属性
ndarray.ndim：维度
ndarray.shape：行数和列数，例如(3, 5)
ndarray.size：元素的个数
ndarray.dtype：元素类型
Numpy创建
array(object, dtype=None)：使用Python的list或者tuple创建数据
zeors(shape, dtype=float)：创建全为0的数据
ones(shape, dtype=None)：创建全为1的数据
empty(shape, dtype=float)：创建没有初始化的数据
arange([start, ]stop, [step, ]dtype=None)：创建固定间隔的数据段
linspace(start, stop, num=50, dtype=None)：在给定的范围，均匀的创建数据
Numpy运算
加、减：a + b、a - b
乘：b*2、10*np.sin(a)
次方：b**2
判断：a<35，输出True或False的数组
矩阵乘：np.dot(A,B) 或 A.dot(B)
其他：+=、-+、sin、cos、exp
Numpy索引
数组索引方式：A[1, 1]
切片：A[1, 1:3]
迭代：for item in A.flat
Numpy其他
reshape(a, newshape)：改变数据形状，不会对原始数据进行修改，返回一组新数据
resize(a, new_shape)：改变数据形状，会对原始数据进行修改，不返回数据
ravel(a)：将成一维返回
vstack(tup)：上下合并
hstack(tup)：左右合并
hsplit(ary, indices_or_sections)：水平分割n份
vsplit(ary, indices_or_sections)：垂直分割n份
copy(a)：深度拷贝
Pandas
Pandas快速入门教程可参考：10 Minutes to pandas
Pandas数据结构
Pandas的数据结构有两种：Series和DataFrame。
Series：索引在左边，值在右边。创建方式如下：
In [4]: s = pd.Series([1,3,5,np.nan,6,8]) In [5]: s Out[5]: 0 1.0 1 3.0 2 5.0 3 NaN 4 6.0 5 8.0 dtype: float64
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