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pandas常用数据类型Series创建Series切片和索引 numpy能够帮我们处理处理数值型数据，但除了数值之外，还有字符串，还有时间序列等，pandas除了处理数值之外(基于numpy)，还能够帮助我们处理其他类型的数据。 常用数据类型 Series 一维，带标签数组 DataFrame 二维，Series容器 Series创建 Series 一维，带标签数组 import pandas as pd t = pd.Series([1,2,31,12,3,4]) print(t) #结果为：

numpy创建数组数据类型与操作数组形状数组的计算读取本地数据和索引读取数据索引和切片数值修改三元运算符numpy中的nan和常用统计方法NAN常用统计方法缺失值均值填充数组的拼接与交换拼接交换numpy生成随机数需要注意的点 一个在Python中做科学计算的基础库，重在数值计算，也是大部分PYTHON科学计算库的基础库，多用于在大型、多维数组上执行数值运算 创建数组 创建数组有以下三种方式： 1、array（[1，2，3，4，5，]） 2、array（range（10）） 3、arange（10） 方

matplotlib折线图总体步骤轮廓：需要注意的点：散点图条形图直方图常见问题总结 折线图 例一： 例二： 函数详解： xticks(ticks, [labels], **kwargs) ticks：数组类型，用于设置X轴刻度间隔 [labels]：数组类型，用于设置每个间隔的显示标签 **kwargs：用于设置标签字体倾斜度和颜色等外观属性。（注：python里的双星号代表这个位置接收任意多个关键字参数 例三： 如果列表a表示10点到12点的每一分钟的气温,如何绘制折线图观察每分钟气温的变化情况?