4、Python 数据处理与 NumPy 入门

Python 数据处理与 NumPy 入门

1. 数据处理基础

在 Python 中进行有效的数据驱动科学和计算，需要理解数据的存储和操作方式。不同类型的数据集，如文档集合、图像集合、音频片段、数值测量等，尽管形式多样，但本质上都可以看作是数字数组。

1.1 数据转换为数字数组

• 图像 ：数字图像可视为二维数字数组，代表图像区域内像素的亮度。
• 音频 ：音频片段可看作一维数组，反映强度随时间的变化。
• 文本 ：文本可以通过多种方式转换为数字表示，例如用二进制数字表示某些单词或单词对的频率。

无论数据形式如何，进行数据分析的第一步都是将其转换为数字数组。因此，高效地存储和操作数字数组是数据科学过程的基础。

1.2 NumPy 简介

NumPy（Numerical Python 的缩写）为存储和操作密集数据缓冲区提供了高效的接口。与 Python 内置的列表类型相比，NumPy 数组在处理大规模数据时，存储和数据操作效率更高。几乎所有 Python 数据科学工具的生态系统都以 NumPy 数组为核心。

1.2.1 安装与导入

• 安装 ：如果你安装了 Anaconda 环境，那么 NumPy 已经安装好了。如果你想手动安装，可以访问 http://www.numpy.org/ 并按照那里的安装说明进行操作。