Python数据科学Numpy基础速查表.7z

简介：
本资源为《Python数据科学Numpy基础速查表》，以压缩文件形式提供，包含NumPy库核心功能与常用操作快速参考内容。 Python在数据科学领域应用广泛，其中Numpy是一个核心库，用于高效处理大型多维数组和矩阵。它提供了一系列强大的数学函数和操作，使得数据处理变得简单且快速。 以下是关于Numpy的一些基础知识： 1. **数组对象（ndarray）**: Numpy的核心是`ndarray`结构，支持广播功能，并可以处理多维数组。这种类型的数组由同类型的数据元素组成，具有固定的大小。 2. **创建数组**：可以通过列表、元组或序列来初始化一个Numpy数组，例如使用`numpy.array()`或者`numpy.asarray()`函数。此外，还可以用`numpy.zeros()`, `numpy.ones()`, 和 `numpy.empty()`等方法来生成特定类型的零值、一值或未定义的数组。 3. **数组属性**：每个数组都有形状（shape）和大小（size），如使用`array.shape`可以获取到一个元组，表示维度信息；而用`array.size`则能获得元素总数。 4. **数学运算与函数应用**: 包括基本的加法、减法等算术操作以及更复杂的指数、对数和平方根等功能。这些运算既可以应用于整个数组也可以针对特定轴进行。 5. **索引与切片**：Numpy支持类似Python列表的索引和切片，但还允许多维的操作方式，比如`array[0, 1]`能获取到第一行第二列的数据元素；而 `array[:, 1]`则可以提取出所有行在第2个位置上的值。 6. **广播**：当数组的形状不匹配时，Numpy会尝试自动调整它们以实现兼容性。例如，在一个一维数组与二维数组之间进行操作时，该一维数组会被“扩展”至和另一个相同大小。 7. **统计函数**: Numpy内置了许多用于计算统计数据的功能，比如`numpy.mean()`, `numpy.median()`, `numpy.max()` 和 `numpy.min()`等。 8. **排序**：使用如`numpy.sort()`或`numpy.argsort()`对数组进行升序排列。前者直接返回已排序的副本；后者则提供索引位置。 9. **数据类型支持**: Numpy处理多种基本的数据类型，例如整数（int）、浮点数(float)和布尔值(bool)，并且可以自定义其他类型的格式。利用`array.dtype`属性能够查看数组所采用的具体类型。 10. **拼接与拆分**：使用如 `numpy.concatenate()`, `numpy.stack()` 和 `numpy.hstack()` 来合并多个数组，而用到的函数有 `numpy.split()`, `numpy.array_split()`, `numpy.hsplit()` 和` numpy.vsplit()` 则用于分割数据结构。 除了Numpy，Pandas也是一个关键的数据科学库。它基于Numpy构建，并提供了DataFrame和Series等高级数据类型以及一系列清洗、合并、重塑及分析功能。Scipy则专注于提供更多的科学计算工具如优化算法、插值技术、统计模型与线性代数方法；Seaborn和Bokeh用于制作美观的图表，而Scikit-Learn囊括了各种机器学习算法；Jupyter Notebook则是交互式的开发环境，便于数据分析及结果展示。这些库共同构成了Python数据科学的基础框架，使科学家能够高效地处理并分析复杂的数据集。