Python数据分析基础模块了解

 Python数据分析基础模块

numpy  scipy  pandas  matplotlib

数值计算 numpy ;数据处理分析 pandas ；可视化 matplotlib/seaborn

机器学习 Sklearn/keras  ；交互 pygame ；网络 Selenium etc

conda install XXX  或者 pip/pip3 install XXX

numpy提供常用的数值数组，矩阵等函数

numpy特点：

1 基于向量化的运算

2 进行数值运算时numpy数组比list效率高

# -*- coding: utf-8 -*-

import numpy as np

__author__ = 'zxl'

__product__ = 'PyCharm'

__filename__ = 'numpy1'

print(np.arange(10))

for i in range(10):

    print(i)

a = np.arange(10)

print(a**2)

scipy 是一种基于numpy的扩展 用来做高等数学，信号处理，优化，统计的扩展包

比如线性代数，统计的 空间的数据结构

# -*- coding: utf-8 -*-

import numpy as np

from scipy import linalg

__author__ = 'dongfangyao'

__date__ = '2017/12/17 下午2:35'

__product__ = 'PyCharm'

__filename__ = 'scipy1'

a = np.array([[1, 2], [30, 4]])

print(a)

# 二阶方阵行列式

print(linalg.det(a))

# 推荐用scipy.linalg代替numpy.linalg

pandas 是一种构建于Numpy的高级数据结构和精巧工具，快速简单的处理数据，数据结构

Series 和DataFrame

# -*- coding: utf-8 -*-

import numpy as np

import pandas as pd

__author__ = 'dongfangyao'

__date__ = '2017/12/17 下午3:13'

__product__ = 'PyCharm'

__filename__ = 'pandas1'

s = pd.Series([2, 4, 5, np.nan, 8, 9])

print(s)

dates = pd.date_range('20171201', periods=7)

print(dates)

df = pd.DataFrame(np.random.randn(7, 4), index=dates, columns=list('ABCD'))

print(df)

# 转置

# print(df.T)

print(df.sort_values(by='B'))