16、数据处理与可视化：NumPy与Matplotlib的实用指南

数据处理与可视化：NumPy与Matplotlib的实用指南

在数据科学领域，数据处理和可视化是两个至关重要的环节。数据处理能够帮助我们对原始数据进行整理和转换，以便后续的分析；而数据可视化则能将复杂的数据以直观的图形形式呈现出来，帮助我们更好地理解数据背后的信息。本文将详细介绍如何使用NumPy进行数组操作以及如何利用Matplotlib进行数据可视化。

1. 使用NumPy进行数组操作

数据操作的一种基本形式是将数据存储在数组或矩阵中，然后使用基于标准数学的技术来修改其形式。这种方法可以利用计算机架构和CPU中高度优化的数值线性代数例程，从而提高计算效率，尤其是在处理大规模数据时，能够节省大量时间。同时，使用这些技术还可以避免编写冗长复杂的Python代码。

1.1 向量化操作

计算机提供了强大的例行计算功能，当数据处于正确的格式时，我们可以充分利用这些功能。NumPy的 ndarray 是一种多维数据存储结构，可以将其视为多维数据表，甚至在维度超过三维时，可以将其看作立方体或超立方体。

以下是一个示例，创建一个包含三个观测值，每个观测值有七个特征的数据集，并计算每个观测值的取值范围：

import numpy as np
dataset = np.array([[2, 4, 6, 8, 3, 2, 5],
                    [7, 5, 3, 1, 6, 8, 0],
                    [1, 3, 2, 1, 0, 0, 8]])
print(np.max(dataset,