世界上最顶级的python库，Numpy&Pandas_numpy和pandas哪个重要-优快云博客

在本教程中，我将尝试对Python中最重要的两个库做一个简短的描述Numpy和熊猫...我们不要再拖延了，让我们过去吧Numpy第一。

Numpy

numpy是Python中科学计算的核心库。它为处理这些数组提供了一个高性能的多维数组对象和工具。Numpy是一个强大的N维列阵对象，它是Python的线性代数。Numpy数组本质上有两种类型：矢量和马曲 . 矢量严格地说是一维数组，而矩阵是2D但是矩阵只能有一行/列。

现在使用numpy在程序中，我们需要导入模块。一般来说，numpy包定义为np为了方便起见。但是你可以使用你想要的任何东西来导入它。

import numpy as np
np.array([1, 2, 3]) # Create a rank 1 array
np.arange(15) # generate an 1-d array from 0 to 14
np.arange(15).reshape(3, 5) # generate array and change dimensions

现在要了解更多关于numpyPakage及其功能--您可以直接跟踪https://numpy.org/官方网站。在这里，我们将讨论一些重要的命令和函数numpy图书馆。

世界上最顶级的python库，Numpy&Pandas

在上面的例子中，我们可以观察到numpy首先导入，然后导入1-d numpy列阵a被定义。然后，我们可以使用上述命令检查数组的类型、维度、形状和长度。下面是创建数组的一些重要命令：

np.linespace(0,3,4) #create 4 equally spaced points 0-3 range inclusively
np.linespace(0,3,4, endpoint=False) # remove endpoint and other equally spaced values.
np.random.randint(1,100,6) #create array of 6 random values in 0-100 range.
np.random.randint(1,100,6).reshape(3,2) #reshape the array according to row and column vectors.
np.random.rand(4) #create an array of uniform distribution (0,1)
np.eye(3) #create a 3*3 identity matrix
np.zeros(3) #create array([0,0,0])
np.zeros((5,5)) #create a 5*5 2-d array of zeros
np.random.randn(2,2) #return standard normal distribution vcenter around zreo.
np.empty((2,3)) # uninitialized
np.arange(0, 2, 0.3) # from 0 to a number less than 2 wi