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  • 《Python数据分析》-Ch01 Python 程序库入门

    Ch01 Python 程序库入门
     
    1.1 一些简要介绍:
    1. NumPy 是一个基础性的Python库,为我们提供了常用的数值数组和函数。
    2. SciPy是Python的科学计算库,对NumPy的功能进行了扩充,同时也有部分功能是重合的。NumPy和SciPy曾经共享基础代码,后来分道扬镳了。
    3. matplotlib 是一个基于NumPy的绘图库。
    4. IPython 为交互式计算提供了一个基础设施,这个项目最著名的部分就是它的交互式解释器IPython shell。(IPython是一个交互式计算系统。主要包含三个组件:增加的交互式 “Python shell”,解耦的双过程通信模型,交互式并行计算的架构。支持变量自动补全。)
     
    1.2 NumPy数组:
           与Python中的列表相比,进行数值运算时 NumPy数组的效率要高得多。事实上,NumPy 数组是针对某些对象进行了大量的优化工作。完成相同的运算时,NumPy代码与Python代码相比用到的显式循环语句明显要少,因为NumPy是基于向量化的运算。
     
    例子:要对向量 a 和 b 进行求和(此“向量”为数学意义上的,即一个一维数组)向量a存放的是整数0到n-1的2次幂,如果n=3,那么a 保存的是0,1,4;向量b存放的是整数0到n-1的3次幂,如果n=3,那么b 保存的是0,1,8;
     
    法一(纯Python):
     
    法二(利用NumPy):
    注意,numpysum( ) 无需使用 for语句。NumPy的 arange( ) 函数,创建了一个函数整数0 到n 的NumPy数组。 
     
    二者计算结果相同,但结果的显示形式有所差别:numpysum( ) 函数给出的结果不包含逗号。因为我们处理的不是Python的列表,而是一个NumPy数组。
     
     
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/shenxiaolin/p/8366090.html
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