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公制金价:3小时入门numpy,pandas,matplotlib

发布时间:2019-06-12 来源:成功保险网

使用Python中的三个库可以优雅地进行数据分析,得到一只野生的Matlab,这三个库是numpy,pandas 和 matplotlib。

numpy是高性能科学计算和数据分析的基础包,其array多维数组拥有丰富的数据类型,基于向量化技术可以有效代替循环,代码简单速度极快。

以numpy为基础的pandas中的数据框dataframe集数据分析工具万象于一身,可以像array数组一样进行复杂计算,又可以像excel一样地操作数据,又可以像SQL一样地操作数据。

而matplotlib进一步以matlab风格实现了绘图功能。其强大的数据可视化能力可以让你的数据分析结果颜值倾城。

一、numpy 库

numpy提供了三种常用的对象,数组array、矩阵matrix和ufunc(universal function)。

1,创建array

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2,访问array元素

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3,array运算

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4,使用matrix运算

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5,使用ufunc对象

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二、pandas 库

pandas中的DataFrame是交互性最好在数据分析中使用最广泛的数据结构。

pandas 中常用的数据结构有:

(1)Series:一维数组,与Numpy中的一维array类似。

Series中只允许存储相同的数据类型。

(2)DataFrame:二维的表格型数据结构。

可以将DataFrame理解为Series的容器。

(3)Panel :三维的数组,可以理解为DataFrame的容器。

1,Series对象

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2,创建DataFrame对象

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3,从excel中读入DataFrame对象

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4,增加行

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5,删除行

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6,增加列

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7,删除列

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8,移动列

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9,排序

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10,拼接

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11,选取数据

有三种选取数据的方法:下标索引、标签索引、布尔索引。

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12,导出到csv文件或excel文件

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13,常用统计函数

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14,时间格式

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三,matplotlib 库

matplotlib 支持函数式绘图和面向对象绘图两种绘图方式。

函数式绘图方式与matlab风格一致,先用一条语句画出图像,然后用一系列函数去修饰。而面向对象绘图方式一般自上而下完成,先创建figure,然后再创建子图ax,然后绘制data,最后设计各种辅助元素 (包括 xaxis, yaxis, title, grid,legend, annotate 等 )。

1,折线图

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2,条形图

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3,柱形分布图

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4,散点图

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5,饼图

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6,绘制子图

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Appendix:Jupyter Notebook 常用快捷键

  • Tab 对象补全
  • Shift + Tab 对象提示帮助
  • Ctrl + Enter 运行当前cell
  • Shift + Enter 运行当前cell,并选中下一个cell
  • Alt + Enter 运行当前cell,并在下方创建一个空的cell
  • Esc * M 切换成markdown输入状态
  • Esc * A 在上方插入cell
  • Esc * B 在下方插入cell

来自公众号: Python与算法之美

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