4、Python模块入门：NumPy、SciPy、matplotlib、statsmodels和pandas

Python模块入门：NumPy、SciPy、matplotlib、statsmodels和pandas

1. NumPy简介

NumPy是Python中用于科学计算的基础库，提供了高效的多维数组对象和处理这些数组的工具。

1.1 常用函数示例

以下是一些NumPy常用函数的示例代码：

import numpy as np
# 创建一个2x3的矩阵
x = np.array([[1, 2, 3], [3, 4, 6]])
# 查看数组的数据项数量
print(np.size(x))  
# 查看数组的列数
print(np.size(x, 1))  
# 计算数组的标准差
print(np.std(x))  
# 计算数组每行的标准差
print(np.std(x, 1))  
# 计算数组元素的总和
total = x.sum()  
# 生成50个[0.0, 1)之间的随机数
z = np.random.rand(50)  
# 生成100个标准正态分布的随机数
y = np.random.normal(size=100)  
# 生成从0到0.99的数组
r = np.array(range(0, 100), float) / 100  

1.2 数组的数据类型

与Python列表不同，NumPy数组中的元素必须是相同的数据类型。可以使用 dtype 参数指定数组的数据类型：

# 将列表转换为float类型的数组
x