pandas数据结构
Pandas的介绍 2008年WesMcKinney开发出的库 专门用于数据挖掘的开源python库 以Numpy为基础，借力Numpy模块在计算方面性能高的优势 基于matplotlib，能够简便的画图 独特的数据结构 pandas的优势Numpy已经能够帮助我们处理数据，能够结合matplotib解决部分数据展示等问题，那么pandas学习的目的在什么地方呢? 增强图表可读性 回忆我们在numpy当中创建学生成绩表样式: 返回结果: 12345678910array([[92,55,78,50,50], [71,76,50,48,96], [45,84,78,51,68], [81,91,56,54,76], [86,66,77,67,95], [46,86,56,61,99], [46,95,44,46,56], [80,50,45,65,57], [41,93,90,41,97], ...
ndarray的基本操作
数组的索引、切片一维、二维、三维的数组如何索引? 直接进行索引，切片 对象[:, :] –先行后列 二维数组索引方式: 举例: 获取第一个股票的前3个交易日的涨跌幅数据 12# 二维的数组，两个维度stock_change[0, 0:3] 返回结果: 1array([-0.03862668, -1.46128096, -0.75596237]) 三维数组索引方式: 12345678# 三维a1 = np.array([[[1,2,3], [4,5,6]], [[12,3,34], [5,6,7]]])# 返回结果array([[[1,2,3], [4,5,6]], [[12,3,34], [5,6,7]]])# 索引、切片>>> a1[0,0,1] # 输出:2 形状修改ndarray.reshape(shape, order) 返回一个具有相同数据域，但shape不一样的视图 行、列不进行互换 123# 在转换形状的时候，一定要注意数组的元素匹配stock_change.reshape([5,...
N维数组-ndarray
ndarray的使用ndarray的属性数组属性反映了数组本身固有的信息。 属性名字 属性解释 ndarray.shape 数组维度的元组 ndarray.ndim 数组维数 ndarray.size 数组中的元素数量 ndarray.itemsize 一个数组元素的长度（字节） ndarray.dtype 数组元素的类型 ndarray的形状首先创建一些数组。 1234# 创建不同形状的数组>>> a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])>>> b = np.array([1,2,3,4])>>> c = np.array([[[1,2,3],[4,5,6]],[[1,2,3],[4,5,6]]]) 分别打印出形状。 1234567>>> a.shape>>> b.shape>>> C.shape(2,3) # 二维数组(4,) # 一维数组(2,2,3) #...
认识Numpy
Numpy介绍Numpy（Numerical Python）是一个开源的Python科学计算库，用于快速处理任意维度的数组。 Numpy支持常见的数组和矩阵操作。对于同样的数值计算任务，使用Numpy比直接使用Python要简洁的多。 Numpy使用ndarray对象来处理多维数组，该对象是一个快速而灵活的大数据容器。 ndarray介绍1NumPy provides an N-dimensional array type, the ndarray, which describes a collection of "items" of the same type. NumPy提供了一个N维数组类型ndarray，它描述了相同类型的“items”的集合。 用ndarray进行存储： 1234567891011121314import numpy as np# 创建ndarrayscore = np.array([[80, 89, 86, 67, 79],[78, 97, 89, 67, 81],[90, 94, 78, 67, 74],[91, 91,...
Matplotlib常见图像绘制
Matplotlib能够绘制折线图、散点图、柱状图、直方图、饼图。 我们需要知道不同的统计图的意义，以此来决定选择哪种统计图来呈现我们的数据。 常见图形种类及意义 折线图：以折线的上升或下降来表示统计数量的增减变化的统计图。 特点：能够显示数据的变化趋势，反映事物的变化情况。(变化) api: plt.plot(x, y) 完整代码： 123456789101112131415161718import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# 0.准备数据x = np.linspace(0, 8, 1000)y = np.linspace(0, 8, 1000)# 1.创建画布plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=100)# 2.绘制函数图像plt.plot(x, y)# 2.1 添加网格显示plt.grid()#...
hexo+butterfly 导航栏居中
分离搜索与菜单栏找到并打开后面路径，...\themes\butterfly\layout\includes\header\nav.pug，直接使用下面的代码替代源代码。 1234567891011121314151617181920nav#nav span#blog-info a.nav-site-title(href=url_for('/')) if theme.nav.logo img.site-icon(src=url_for(theme.nav.logo) alt='Logo') if theme.nav.display_title span.site-name=config.title if globalPageType === 'post' a.nav-page-title(href=url_for('/')) span.site-name=(page.title || config.title) ...
