19、NumPy与Pandas：数据处理与分析的强大工具

NumPy与Pandas：数据处理与分析的强大工具

1. NumPy计算方法

NumPy数组拥有多种方法来进行计算，默认情况下，这些方法会忽略数组的形状，使用所有元素进行计算。例如计算数组的平均值，会先将所有元素相加，再除以元素总数。同时，也可以对每个维度进行计算，如在二维数组中，可以计算每行和每列的平均值。

以下是一个表示四个学生三次考试成绩的数组示例：

import numpy as np
grades = np.array([[87, 96, 70], [100, 87, 90],
                   [94, 77, 90], [100, 81, 82]])

可以使用以下方法进行计算：

print(grades.sum())  # 总和
print(grades.min())  # 最小值
print(grades.max())  # 最大值
print(grades.mean())  # 平均值
print(grades.std())  # 标准差
print(grades.var())  # 方差

通过指定 axis 参数，可以按行或列进行计算：
- axis=0 ：按列计算，例如计算每次考试的平均成绩：

print(grades.mean(axis=0))