Python的那些事第十五篇：数据分析中的“三剑客”NumPy、Pandas与Matplotlib

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数据分析中的“三剑客”：NumPy、Pandas与Matplotlib

在数据分析的世界里，有三位“大侠”常常携手并肩，共同应对各种复杂的数据挑战。它们就是NumPy、Pandas和Matplotlib。这三位“大侠”各怀绝技，相互配合，让数据分析变得轻松又有趣。今天，就让我们走进它们的“江湖”，一探究竟。

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一、NumPy：数学运算的“大力士”

NumPy，全称为Numerical Python，是Python中用于科学计算的一个基础库。它就像是数据分析中的“大力士”，专门负责处理各种复杂的数学运算。

（一）数组操作：创建、索引与切片

1. 创建数组

NumPy的核心是数组（ndarray）。创建数组就像变魔术一样简单。我们可以使用numpy.array()函数，将普通的Python列表变成强大的NumPy数组。

Python列表	NumPy数组
[1, 2, 3]	array([1, 2, 3])

import numpy as np
my_list = [1, 2, 3]
numpy_array = np.array(my_list)
print(numpy_array)

输出结果：

[1 2 3]

2. 索引

数组的索引就像给每个元素贴上标签。在NumPy中，索引从0开始，就像给每个元素分配了一个座位号。例如，要获取数组中的第一个元素，只需要使用array[0]。

索引	0	1	2
数组	1	2	3

print(numpy_array[0])  # 输出1

3. 切片

切片是NumPy的一大绝技。它可以让用户轻松地获取数组的一部分。比如，array[1:3]可以获取从索引1到索引2（不包括索引3）的元素。

索引	0	1	2
数组	1	2	3
切片		2	3

print(numpy_array[1:3])  # 输出[2 3]

（二）数学计算：矩阵运算与统计函数

1. 矩阵运算

NumPy在矩阵运算方面可谓是“力大无穷”。它可以轻松地进行矩阵的加、减、乘、除运算。

假设我们有两个矩阵A和B：

A	1	2
	3	4
B	5	6
	7	8

矩阵相加就是将对应位置的元素相加：

A +