前言

本文主要給大家介紹了關于python中Numpy和Pandas使用的相關資料，分享出來供大家參考學習，下面話不多說了，來一起看看詳細的介紹吧。

它們是什么？

NumPy是Python語言的一個擴充程序庫。支持高級大量的維度數組與矩陣運算，此外也針對數組運算提供大量的數學函數庫。

Pandas是基于NumPy 的一種工具，該工具是為了解決數據分析任務而創建的。Pandas 納入了大量庫和一些標準的數據模型，提供了高效地操作大型數據集所需的工具。Pandas提供了大量能使我們快速便捷地處理數據的函數和方法。

List、Numpy與Pandas

Numpy與List

相同之處：

不同之處：

Pandas與Numpy

相同之處：

不同之處：Pandas擁有Numpy一些沒有的方法，例如describe函數。其主要區別是：Numpy就像增強版的List，而Pandas就像列表和字典的合集，Pandas有索引。

Numpy使用

1、基本操作

import numpy as np#創建Numpyp1 = np.array([1, 2, 3])print p1print p1.dtype

[1 2 3]int64

#求平均值print p1.mean()

2.0

#求標準差print p1.std()

0.816496580928

#求和、求最大值、求最小值print p1.sum()print p1.max()print p1.min()

631

#求最大值所在位置print p1.argmax()

2

2、向量運算

p1 = np.array([1, 2, 3])p2 = np.array([2, 5, 7])

#向量相加，各個元素相加print p1 + p2

[ 3 7 10]

#向量乘以1個常數print p1 * 2

[2 4 6]

#向量相減print p1 - p2

[-1 -3 -4]

#向量相乘，各個元素之間做運算print p1 * p2

[ 2 10 21]

#向量與一個常數比較print p1 > 2

[False False True]

3、索引數組

首先，看下面一幅圖，理解下