一维
# 使用列表创建一维数组 my_list = [1, 2, 3, 4, 5] # 将列表转换为NumPy数组 my_array = np.array(my_list)
[1 2 3 4 5]
<class 'numpy.ndarray'>
二维
# 二维数组,3行4列 arr_2d = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])
三维
# 三维数组,2个二维数组,每个数组是3行4列 arr_3d = np.array([[[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]], [[13, 14, 15, 16], [17, 18, 19, 20], [21, 22, 23, 24]]])
numpy注重科学计算,创建的都是数组,里面 是数据。
pandas是基于NumPy构建的库,提供了两种主要的数据结构——Series和DataFrame。
它可以在数据的基础上,加上横纵坐标
data = np.array([ # [4, 9, 7, 6], # 供应商A [6, 7, 9, 7], # 供应商B [5, 8, 8, 8] # 供应商C ]) data = { '成本': [4, 6, 5], '质量': [9, 7, 8], '交货时间': [7, 9, 8], '服务': [6, 7, 8] } # 创建DataFrame df = pd.DataFrame(data, index=['A', 'B', 'C'])