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pandas使用 一、pandas简介 pandas是一种建立在python基础上的快速，强大，灵活并且易于使用的开源数据分析和处理工具。是基于numpy实现的，具有存储表格数据、统计分析、数据清洗功能。 主要有两种数据结构：DataFrame和Series。 二、pandas使用 两种数据结构的使用 import pandas as pd import numpy as np # 用来存储数据 ---两种结构 # DataFrame ---具有行索引、列索引的表格数据 # --

matplotlib使用 matplotlib是一个可视化库，用于在python中创建静态，动画和交互式可视化。绘图流程主要包含以下三步： 创建画布 绘制图形 图形展示 简单图形示例 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 绘图三部曲 # (1)创建画布 # 参数： figsize ---画布大小 # 参数： dpi ---像素 # 返回值： 返回画布对象 plt.figure() # (2)绘制图形 # 绘制下一周天气走势---折

数组操作 矩阵运算 import numpy as np # 创建矩阵进行运算 m1 = np.mat('1 2;3 4') # ---(2,2) m2 = np.asmatrix([[2, 1], [1, 2]]) # ----(2,2) print('m1:\n', m1) print('m2:\n', m2) print('*' * 100) # 矩阵相加 ---同型矩阵 ---对应位置相加 print('m1 + m2 :\n', m1 + m2) # 矩阵相减---矩阵加上后面的矩阵

numpy 一、numpy使用 numpy介绍 numpy是python的科学计算库，在存储数据时使用连续的内存空间存储，提高了查询效率。numpy内存图如下： numpy基本属性 # 导入numpy import numpy as np """ 数组的基本属性： ndim: 数组的秩(纬度)，一维为1，二维为2 shape: 数组的类型，为元组格式，示例:二行三列的数组为(2,3) size: 数组中元素的个数 itemsize