這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)numpy,pandas,matplotlib怎么用，小編覺得挺實(shí)用的，因此分享給大家做個(gè)參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

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 使用Python中的三個(gè)庫(kù)可以優(yōu)雅地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，得到一只野生的Matlab，這三個(gè)庫(kù)是numpy，pandas 和 matplotlib。

numpy是高性能科學(xué)計(jì)算和數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)包，其array多維數(shù)組擁有豐富的數(shù)據(jù)類型，基于向量化技術(shù)可以有效代替循環(huán)，代碼簡(jiǎn)單速度極快。

以numpy為基礎(chǔ)的pandas中的數(shù)據(jù)框dataframe集數(shù)據(jù)分析工具萬(wàn)象于一身，可以像array數(shù)組一樣進(jìn)行復(fù)雜計(jì)算，又可以像excel一樣地操作數(shù)據(jù)，又可以像SQL一樣地操作數(shù)據(jù)。

而matplotlib進(jìn)一步以matlab風(fēng)格實(shí)現(xiàn)了繪圖功能。其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)可視化能力可以讓你的數(shù)據(jù)分析結(jié)果顏值傾城。

一、numpy 庫(kù)

numpy提供了三種常用的對(duì)象，數(shù)組array、矩陣matrix和ufunc（universal function）。

1，創(chuàng)建array

2，訪問array元素

3，array運(yùn)算

4，使用matrix運(yùn)算

5，使用ufunc對(duì)象

二、pandas 庫(kù)

pandas中的DataFrame是交互性最好在數(shù)據(jù)分析中使用最廣泛的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

pandas 中常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有：

（1）Series：一維數(shù)組，與Numpy中的一維array類似。

Series中只允許存儲(chǔ)相同的數(shù)據(jù)類型。

（2）DataFrame：二維的表格型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

可以將DataFrame理解為Series的容器。

（3）Panel ：三維的數(shù)組，可以理解為DataFrame的容器。

1，Series對(duì)象

2，創(chuàng)建DataFrame對(duì)象

3，從excel中讀入DataFrame對(duì)象

4，增加行

5，刪除行

6，增加列

7，刪除列

8，移動(dòng)列

9，排序

10，拼接

11，選取數(shù)據(jù)

有三種選取數(shù)據(jù)的方法：下標(biāo)索引、標(biāo)簽索引、布爾索引。

12，導(dǎo)出到csv文件或excel文件

13，常用統(tǒng)計(jì)函數(shù)

14，時(shí)間格式

三，matplotlib 庫(kù)

matplotlib 支持函數(shù)式繪圖和面向?qū)ο罄L圖兩種繪圖方式。

函數(shù)式繪圖方式與matlab風(fēng)格一致，先用一條語(yǔ)句畫出圖像，然后用一系列函數(shù)去修飾。而面向?qū)ο罄L圖方式一般自上而下完成，先創(chuàng)建figure，然后再創(chuàng)建子圖ax，然后繪制data，最后設(shè)計(jì)各種輔助元素 (包括 xaxis, yaxis, title, grid，legend, annotate 等 )。

1，折線圖

2，條形圖

3，柱形分布圖

4，散點(diǎn)圖

5，餅圖

6，繪制子圖

Appendix：Jupyter Notebook 常用快捷鍵

• Tab  對(duì)象補(bǔ)全

• Shift + Tab 對(duì)象提示幫助

• Ctrl + Enter 運(yùn)行當(dāng)前cell

• Shift + Enter 運(yùn)行當(dāng)前cell，并選中下一個(gè)cell

• Alt + Enter 運(yùn)行當(dāng)前cell，并在下方創(chuàng)建一個(gè)空的cell

• Esc * M 切換成markdown輸入狀態(tài)

• Esc * A 在上方插入cell

•  Esc * B 在下方插入cell

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