Python--学习笔记4 常用库 <利用Python进行数据分析>

numpy

  科学计算包：多维数组对象；数学运算函数；随机数；傅里叶变换

  可以作为算法之间传递数据的容器。

pandas

  快速处理结构化数据和函数。

  dataframe， 面向列的二维表结构，含有行标和列标。

os

import os
import os.path as op
import os.system as ost

#os库是Python标准库，包含几百个函数,常用路径操作、进程管理、环境参数等几类。os.path子库以path为入口，用于操作和处理文件路径。

# 路径操作：os.path子库，处理文件路径及信息
# 进程管理：启动系统中其他程序
# 环境参数：获得系统软硬件信息等环境参数

os.getcwd()                      # 返回程序的当前路径

os.chdir() 方法用于改变当前工作目录到指定的路径。

matplotliba

  绘制图表的库。

scipy

  解决科学计算中各种标准问题域的包的集合。积分微分方程求解器，矩阵分解，信号处理，稀疏矩阵，标准离散和连续概率分布。numpy和scipy的有机结合可以代替MATLAB中的计算功能。

 

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import numpy as np

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

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python 的索引从0开始。

path = 'E:/pydata/datasets/bitly_usagov/example.txt' 可以读取

path = 'E:\pydata\datasets\bitly_usagov\example.txt'  无法读取

因此在路径选择是用‘/’

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 pandas.read_table()，读取文件数据时，由于分隔符为'::'，弹出如下警告：ParserWarning

       解决方法：增加函数的引擎参数engine='python'，如下：

df =  pd.read_table('E://pydata/datasets/movielens/users.dat',sep = '::',header=None,names = unames,engine='python')