利用Python数据分析-Numpy和Pands篇

Posted 2020-10-16

书籍《利用Python进行数据分析》

Numpy--数组及矩阵，矢量计算

　　1、ndarray多维数组， matrix矩阵

　　2、针对整组数据进行快速运算的标准数学（统计）函数，（与list区别：无需循环编写程序）

　　3、用于读写磁盘数据工具及操作内存映射文件工具

　　4、线性代数、随机数生成及傅里叶变换

　　5、基于C语言API，具有良好的运行速率

创建函数

array	输入数据转换成ndarray（dtype可选）
arrange	内置range返回ndarray
zeros/zeros_like	根据指定shape和dtype返回全0数组或参考其他数组的shape和dtype
eye	创建N*N单位矩阵
ones/ones_like	根据指定shape和dtype返回全1数组或参考其他数组的shape和dtype
empty/empty_like	只分配空间但不填充任何值

基本函数

dtype	数据类型dtype（可自定义类型） 注：复数Complex不得转换成整数
shape
reshape
ravel
transpose/T	数组转置
stack/hstack/vstack/dstack/concatenate/
ix_	选取方形区域的索引器，花式索引x[ix_（[0,1],[0,1]）]=x[[0,1]][:,[0,1]]

统计函数

sqrt/square/log/sign
min/max/ptp/sum
mean/var/std
argmin/argmax	最小最大值索引
any/all	数组中是否存在一个或多个True/数组中是否全是True
average
median
sort
in1d	测试一个数组中的值是否在另一个数组中的成员资格，返回bool数组
unique/intersect1d/union1d/setdiff1d/setxor1d

文件输入输出函数

loadtxt/savetxt
save/load	将数组以二进制格式保存磁盘或读取（npy）
savez	保存多个数组至压缩文件

线性代数函数（linalg）

dot	矩阵内积XTX
qr	QR分解
inv	逆矩阵
svd	奇异分解SVD
eig	特征值和特征向量
det	矩阵行列式

随机数函数（random）

normal（shape）	以shape规格正态分布数组
randint/rand/randn
seed

注：不同shape数组之间的运算叫做广播

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Pands--基于Numpy构建，提供高级数据结构和操作工具