25、数据科学必备：NumPy、pandas与scikit - learn入门指南

数据科学必备：NumPy、pandas与scikit - learn入门指南

在数据科学领域，高效处理和分析数据是至关重要的。NumPy和pandas这两个Python库为我们提供了强大的数据处理能力，而scikit - learn则是机器学习的得力助手。下面将详细介绍这三个库的基本使用方法。

1. NumPy基础

NumPy是Python中用于科学计算的基础库，它提供了高效的多维数组对象以及处理这些数组的工具。

1.1 数组运算限制

在进行数组运算时，并不是所有形状的数组都能直接相加。例如，将一个4x3的数组和一个1x4的数组相加是不可能的：

import numpy as np
a3 = np.ones((1, 4))
print(a3)
# 假设a1是一个4x3的数组，这里会报错
# a1 + a3

如果对广播规则感到困惑，这是正常的，尤其是在处理三维或更多维的数组时。可以参考官方文档获取更详细的解释： https://numpy.org/doc/stable/user/theory.broadcasting.html 。

1.2 数组聚合操作

NumPy提供了许多聚合操作，如求和、求最小值、求最大值和求平均值等。这些操作可以直接作为数组的方法调用：