60、数据科学与编程技术综合解析

数据科学与编程技术综合解析

1. 数据处理与分析基础

1.1 数组操作

在数据处理中，数组操作是基础且关键的部分。以 NumPy 库为例，它提供了丰富的数组操作方法。例如， ndarray 是 NumPy 中的核心数据结构，具有多种属性和方法。其 shape 属性可查看数组的形状， size 属性可获取元素数量， ndim 属性能得知数组的维度。

import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print("Shape:", arr.shape)
print("Size:", arr.size)
print("Dimensions:", arr.ndim)

同时，还有 reshape 方法可改变数组的形状， ravel 方法能将多维数组转换为一维数组。

reshaped_arr = arr.reshape(3, 2)
raveled_arr = arr.ravel()
print("Reshaped array:", reshaped_arr)
print("Raveled array:", raveled_arr)

1.2 数据读取与处理

在实际应用中，数据的读取和处理是常见需求。