Pythony 数据分析之NumPy

最新推荐文章于 2025-02-13 15:43:37 发布
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分类专栏： 数据分析 文章标签： python numpy
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sunsetrain/article/details/78652446
本文详细介绍了Python数据分析库NumPy的核心功能，包括快速创建数组、查看数组信息及执行常见数组操作。NumPy提供了高效多维数组对象ndarray，支持多种数学运算，并包含丰富的数组生成和操作函数，如np.zeros、np.ones、np.random.rand等。此外，还涵盖了矩阵运算、统计计算等高级功能。

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NumPy

标签： Python 数据分析

NumPy是Python科学计算的基础包，提供以下功能：

  • 快速高效的多维数组对象ndarray
  • 用于对数组执行元素级计算以及直接对数组执行数学运算的函数
  • 用于读写硬盘上基于数组的数据集的工具
  • 线性代数运算、傅里叶变换，以及随机数生成
  • 用于将C、C++、Fortran代码集成到Python的工具

导入numpy库

    import numpy as np

创建数组

直接创建数组

np_a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])

通过列表创建数组

    list=[[
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无论是使用传感器、不断从 API 中提取数据，还是拥有经常更新的文件，都可能希望实时分析数据。本文将探索一种使用函数通过 Matplotlib FuncAnimation 为绘图设置动画的简单方法。
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10年程序员职业生涯感悟—写给正在迷茫的你
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利用Python进行数据分析笔记－pandas建模(Patsy篇)
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可以使用 threadpool 来实现多进程并行。 示例 我想用多线程求一个数列的和，可以如下操作： import threadpool def func(dic, c): dic['count'] += c if __name__=="__main__": d = dict() d['count'] = 0 l = [1, 2, 3] pool...
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