摘要：一、数据集成：pandas 提供了多种将 Series、DataFrame 对象组合在⼀起的功能 ### concat数据串联 ~~~ # concat数据串联 import pandas as pd import numpy as np df1 = pd.DataFrame(data = np.r
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摘要：一、数据输⼊与输出：csv ### csv import numpy as np import pandas as pd df = DataFrame(data = np.random.randint(0,50,size = [50,5]), # 薪资情况 columns=['IT','化⼯','⽣
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摘要：一、数据选取：获取数据 ### 获取数据 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(data = np.random.randint(0,150,size = [150,3]), # 计算机科⽬的考试成绩 columns=['P
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摘要：一、pandas数据分析库 ### pandas数据分析库 ~~~ Python在数据处理和准备⽅⾯⼀直做得很好，但在数据分析和建模⽅⾯就差⼀些。 ~~~ pandas帮助填补了这⼀空⽩，使您能够在Python中执⾏整个数据分析⼯作流程， ~~~ ⽽不必切换到更特定于领域的语⾔，如R。 ~~~ 与出
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摘要：一、数据查看 ### 查看DataFrame的常⽤属性和DataFrame的概览和统计信息 import numpy as np import pandas as pd ### 创建 shape(150,3)的⼆维标签数组结构DataFrame df = pd.DataFrame(data = np
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摘要：一、Pandas模块安装 ### 在windows.dos下安装pandas C:\Users\Administrator>pip install pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ~~~输出参数 Installing collec
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摘要：NO： Walter Savage Landor:strove with none,for none was worth my strife.Nature I loved and, next to Nature, Art:I warm'd both hands before the fire of
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摘要：一、线性代数：矩阵乘积 ### 矩阵的乘积 A = np.array([[4,2,3], [1,3,1]]) # shape(2,3) B = np.array([[2,7], [-5,-7], [9,3]]) # shape(3,2) np.dot(A,B) # 矩阵运算 A的最后⼀维和B的第⼀维
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摘要：一、实战-⽤NumPy分析鸢尾花花萼属性各项指标 ### 案列：读取iris数据集中的花萼⻓度数据（已保存为csv格式） ~~~ 并对其进⾏排序、去重，并求出和、累积和、均值、标准差、⽅差、最⼩值、最⼤值。 import numpy as np # 导⼊类库 numpy data = np.load
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摘要：一、通⽤函数：元素级数字函数 ### abs、sqrt、square、exp、log、sin、cos、tan，maxinmum、minimum、all、any、inner、clip、round、trace、ceil、floor import numpy as np arr1 = np.array([
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摘要：一、⼴播机制 ### ⼴播机制 ~~~ 当两个数组的形状并不相同的时候，我们可以通过扩展数组的⽅法来实现相加、相减、 ~~~ 相乘等操作，这种机制叫做⼴播（broadcasting） ### ⼀维数组⼴播 import numpy as np arr1 = np.sort(np.array([0,1
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摘要：一、索引、切⽚和迭代：基本索引和切⽚ ### numpy中数组切⽚是原始数组的视图，这意味着数据不会被复制，视图上任何数据的修改都会反映到原数组上 arr = np.array([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]) arr[5] # 索引 输出 5 arr[5:8] # 切⽚输出：array
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摘要：一、形状操作 ### 数组变形 import numpy as np arr1 = np.random.randint(0,10,size = (3,4,5)) arr2 = arr1.reshape(12,5) # 形状改变，返回新数组 arr3 = arr1.reshape(-1,5) # ⾃动
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摘要：一、数组运算 ### 加减乘除幂运算 import numpy as np arr1 = np.array([1,2,3,4,5]) arr2 = np.array([2,3,1,5,9]) arr1 - arr2 # 减法 arr1 * arr2 # 乘法 arr1 / arr2 # 除法 arr
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摘要：一、复制和视图：在操作数组时，有时会将其数据复制到新数组中，有时不复制。有以下三种情况 ### 完全没有复制 import numpy as np a = np.random.randint(0,100,size = (4,5)) b = a a is b # 返回True a和b是两个不同名字对应
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摘要：一、NumPy科学计算库 ### Po，功夫熊猫中阿宝。勤加练习，你就所向披靡！ ~~~ NumPy（Numerical Python）是Python的⼀种开源的数值计算扩展。 ~~~ 提供多维数组对象，各种派⽣对象（如掩码数组和矩阵），这种⼯具可⽤来存储和处理⼤型矩阵， ~~~ ⽐Python⾃身
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摘要：一、数据类型 ### ndarray的数据类型： int: int8、uint8、int16、int32、int64 float: float16、float32、float64 str ### array创建时，指定 import numpy as np np.array([1,2,5,8,2],
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摘要：一、指定默认启动目录 ### 查看jupyter_noteboot_config.py配置文件所在地址 C:\Users\Administrator>jupyter notebook --generate-config Overwrite C:\Users\Administrator\.jupyte
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摘要：一、NumPy科学计算库 ### 安装numpy模块 C:\Users\Administrator>pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ~~~输出参数： Successfully installed numpy-
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摘要：一、安装jupyter库 ### 查看pip版本 C:\Users\Administrator>pip --version pip 21.2.4 from D:\JAVA\Python310\lib\site-packages\pip (python 3.10) ### 在windows.dos下安
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