Advertisement

Python 3.8库：pip 20.2.2、pandas 和 numpy

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本教程专注于讲解如何在Python 3.8环境中利用pip 20.2.2安装并管理pandas和numpy这两个核心数据处理库，帮助用户掌握高效的数据分析技能。 Python 3.8库文件包括pip、pandas、numpy。对于Windows版本，有32位和64位的文件可供选择。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Python 3.8库：pip 20.2.2、pandas 和 numpy
    优质
    本教程专注于讲解如何在Python 3.8环境中利用pip 20.2.2安装并管理pandas和numpy这两个核心数据处理库，帮助用户掌握高效的数据分析技能。 Python 3.8库文件包括pip、pandas、numpy。对于Windows版本，有32位和64位的文件可供选择。
     
  • Python 3.8 数据分析扩展库 Numpy、Pandas、Matplotlib (Win32版)
    优质
    本教程聚焦于Windows环境下使用Python 3.8进行数据分析的三大核心库：Numpy（数值计算）、Pandas（数据处理）和Matplotlib（数据可视化），适合初学者掌握高效的数据分析技能。 在Windows系统下使用Python 3.8版本进行数据分析时，可以考虑安装以下扩展程序库：numpy-1.18.5-cp38-cp38-win32.whl、pandas-1.0.4-cp38-cp38-win32.whl和matplotlib-3.2.1-cp38-cp38-win32.whl。如果觉得官网下载速度较慢，可以直接使用上述提供的文件进行安装。
     
  • Python基础：matplotlib、pandas、numpy库
    优质
    本课程专注于Python编程语言的基础知识，重点介绍数据处理与分析的重要库如matplotlib（绘图）、pandas（数据分析）和numpy（数值计算）。适合初学者入门。 Python是数据科学和机器学习领域广泛使用的编程语言，其丰富的库为数据分析提供了强大的支持。在Python中，matplotlib、pandas和numpy是三个非常关键的库，它们分别用于数据可视化、数据处理和数值计算。 matplotlib是最常用的绘图库之一，能够创建各种高质量的图表，如折线图、散点图、条形图等。例如，在提供的代码示例中展示了如何绘制折线图。`plt.plot()`函数用于绘制折线，并通过调整`linestyle`参数来改变线条样式（直线、虚线或点划线）。使用`plt.xticks()`和`plt.yticks()`可以设置坐标轴的刻度标签，而`plt.xlabel()`和`plt.ylabel()`则用来定义坐标轴名称。此外，还可以用到`plt.legend()`添加图例、`plt.title()`设定图表标题以及利用`plt.grid()`添加网格线。最后，通过调用`plt.savefig()`可以将生成的图表保存为文件。 pandas是一个强大的数据处理库，它提供了DataFrame和Series两种主要的数据结构来存储和操作结构化数据。尽管在提供的代码示例中没有直接使用到pandas，在实际数据分析过程中通常会利用此库进行数据清洗、预处理等步骤，并结合matplotlib进行可视化展示。 numpy则是Python中的一个数值计算库，提供高效的多维数组对象ndarray以及大量用于处理这些数组的数学函数。当涉及到机器学习模型训练或科学计算任务时，使用numpy可以显著提高性能。尽管在当前示例代码中没有直接应用到numpy，在数据预处理、特征工程等环节中其作用不可或缺，例如利用`np.random.randint()`生成随机整数序列。 综上所述，matplotlib、pandas和numpy共同构成了Python进行数据分析与可视化的三大支柱：matplotlib提供直观的图表绘制能力；pandas则用于高效的数据组织及处理操作；而numpy专注于数值运算以支持复杂计算需求。掌握这三个库的基本使用方法对于在数据科学和机器学习领域中运用Python至关重要。
     
  • 使用Python 3.7打包包含numpy、pandas、matplotlib、pip和xlrd在内的15个whl库
    优质
    本简介提供了一种使用Python 3.7环境打包包含numpy、pandas等15个.whl预编译库的方法，便于在不同系统中快速安装与部署。 从外网下载文件耗时较长，我打包了一些whl库供大家方便使用。这些是我自己常用的主要whl库，可以实现离线pip安装。如果在安装过程中提示需要某个库，请先安装其依赖的库。
     
  • 在Python 3.8中安装NumPy和SciPy
    优质
    本文介绍了如何在Python 3.8环境中安装并配置科学计算库NumPy和SciPy，帮助开发者快速上手进行数据分析与科学计算。 在安装Python 3.8的numpy和scipy库时，由于不能直接使用pip进行安装，建议通过whl文件来安装。下载速度较慢的情况下，可以考虑从其他渠道获取whl文件以加快安装过程。这里提供适用于Windows 64位系统的whl文件供大家分享。
     
  • numpy与pandas库.zip
    优质
    本资料包涵盖了Python编程中两个核心数据处理库——NumPy和Pandas的学习资源。包含了从基础到高级的数据分析技巧，适合数据分析初学者及进阶用户使用。 Python 中常用的两个包是 numpy 和 pandas。这些插件来自最新的最内镜像，并且适用于 64 位的 Python3.7 版本。详细的安装方法可以在网上找到，自行搜索即可。
     
  • Numpy和Pandas库的基础知识
    优质
    本课程介绍Python中的Numpy和Pandas两个核心数据处理库，涵盖数组操作、数据分析及常用函数等基础知识。 Numpy是Python科学计算的核心库之一，提供了一个高效的多维数组对象——ndarray用于存储和处理大量的数值型数据。ndarray具有统一的数据类型（dtype），意味着其所有元素必须为相同类型。 创建一个Numpy数组可以通过`numpy.array()`函数实现，并且可以使用多种便捷的构造方法生成特定类型的数组，例如全零或全一的一维或二维数组。同时，Numpy还提供了随机数相关的功能，如在指定范围内生成浮点数或者整数以及符合正态分布的数据。 关于ndarray的一些属性包括`size`, `ndim`, `shape`, `itemsize`和`dtype`等可以用来获取有关数组的信息。除此之外，它支持基本的数学运算、统计方法及索引与切片操作。 在矩阵处理方面，Numpy提供了相应的函数来创建各种类型的矩阵，并且通过线性代数模块提供了解决方程组、求逆矩阵等功能。 Pandas库则主要包含两个核心数据结构：Series和DataFrame。其中，Series可以理解为带标签的一维数组；而DataFrame则是二维表格形式的数据结构。这两个对象支持多种操作如缺失值处理、聚合计算等，是数据分析的重要工具。 综上所述，Numpy与Pandas提供了丰富的数值运算及数据管理功能，在Python的科学计算和数据分析领域中发挥着至关重要的作用。
     
  • Python中常用的第三方库numpy和pandas的下载
    优质
    本文介绍了如何在Python环境中安装和使用两个非常流行的第三方库numpy和pandas，帮助用户轻松进行科学计算与数据分析。 由于许多第三方库位于外网，在前期下载过程中遇到不少困难。经过一番寻找与尝试后，终于找到了快速安装的方法，并希望分享给大家以帮助大家更便捷地完成这一过程。
     
  • Numpy和Pandas库的教学PPT（共87页）
    优质
    这份教学PPT涵盖了Python科学计算中不可或缺的两个核心库——NumPy和Pandas。内容详尽丰富，包含87页，系统地介绍了从基础到高级的各种用法与技巧，是掌握这两个库的理想学习资料。 本PPT（共87页）详细介绍了Python中最常用的两个库：数值计算库Numpy和数据表计算库Pandas（号称Python中的Excel），实际上其功能远高于Excel。掌握好这两个库，可以为后续学习Python在金融、大数据、机器学习及AI等领域的应用打下坚实基础。因此，打好这些基础非常重要。本PPT中包含大量案例，并且很多代码可以直接使用，相较于视频讲解的方式，这种方式提高了学习效率并减少了所需的学习时间。此外，该资料也可以作为开发过程中的参考资料以备查阅。
     
  • pip-20.2.2-py2.py3-none-any.whl(官方版本).rar
    优质
    这是一份Python Packaging Index (PyPI) 的官方发布的pip库安装文件，版本为20.2.2，兼容Python 2和Python 3环境。 pip-20.2.2-py2.py3-none-any.whl 官网下载比较慢，所以我传一个给大家。