6、数据处理与分析：NumPy与Pandas的实用指南

数据处理与分析：NumPy与Pandas的实用指南

1. NumPy矩阵操作

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以及处理这些数组的工具。下面将详细介绍NumPy中的一些重要矩阵操作。

1.1 元素级操作

元素级矩阵操作是指矩阵以元素为单位进行的操作，包括加法、减法、除法和乘法（通常称为Hadamard积）。参与操作的矩阵必须具有相同的形状。以下是一些示例代码：

# Hadamard乘法
A * B
# 输出示例
# array([[ 570,  928,  528],
#        [ 160,  690, 1196],
#        [ 990,  658, 1056]])

# 加法
A + B
# 输出示例
# array([[53, 61, 46],
#        [37, 53, 72],
#        [63, 61, 68]])

# 减法
B - A
# 输出示例
# array([[ 23,   3,  -2],
#        [ 27,   7,  20],
#        [  3,  33, -20]])

# 除法
A / B
# 输出示例
# array([[ 0.39473684,  0.90625   ,  1.09090909],
#        [ 0.15625   ,  0.76666667,  0.56521739],
#        [ 0.90909091,  0.29787234,  1.83333333]])

1.2 标量操作

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