Numpy、Pandas是Python数据处理中经常用到的两个框架，都是采用C语言编写，所以运算速度快。Matplotlib是Python的的画图工具，可以把之前处理后的数据通过图像绘制出来。之前只是看过语法，没有系统学习总结过，本博文总结了这三个框架的API。
网站设计制作过程拒绝使用模板建站；使用PHP+MYSQL原生开发可交付网站源代码;符合网站优化排名的后台管理系统；成都网站设计、
网站建设收费合理；免费进行网站备案等企业网站建设一条龙服务.我们是一家持续稳定运营了十多年的创新互联网站建设公司。
以下是这三个框架的的简单介绍和区别：
- Numpy：经常用于数据生成和一些运算
- Pandas：基于Numpy构建的，是Numpy的升级版本
- Matplotlib：Python中强大的绘图工具
Numpy
Numpy快速入门教程可参考：Numpy tutorial
Numpy属性
ndarray.ndim：维度
ndarray.shape：行数和列数，例如(3, 5)
ndarray.size：元素的个数
ndarray.dtype：元素类型
Numpy创建
array(object, dtype=None)：使用Python的list或者tuple创建数据
zeors(shape, dtype=float)：创建全为0的数据
ones(shape, dtype=None)：创建全为1的数据
empty(shape, dtype=float)：创建没有初始化的数据
arange([start, ]stop, [step, ]dtype=None)：创建固定间隔的数据段
linspace(start, stop, num=50, dtype=None)：在给定的范围，均匀的创建数据
Numpy运算
加、减：a + b、a - b
乘：b*2、10*np.sin(a)
次方：b**2
判断：a<35，输出True或False的数组
矩阵乘：np.dot(A,B) 或 A.dot(B)
其他：+=、-+、sin、cos、exp
Numpy索引
数组索引方式：A[1, 1]
切片：A[1, 1:3]
迭代：for item in A.flat
Numpy其他
reshape(a, newshape)：改变数据形状，不会对原始数据进行修改，返回一组新数据
resize(a, new_shape)：改变数据形状，会对原始数据进行修改，不返回数据
ravel(a)：将成一维返回
vstack(tup)：上下合并
hstack(tup)：左右合并
hsplit(ary, indices_or_sections)：水平分割n份
vsplit(ary, indices_or_sections)：垂直分割n份
copy(a)：深度拷贝
Pandas
Pandas快速入门教程可参考：10 Minutes to pandas
Pandas数据结构
Pandas的数据结构有两种：Series和DataFrame。
Series：索引在左边，值在右边。创建方式如下：
In [4]: s = pd.Series([1,3,5,np.nan,6,8])
In [5]: s
Out[5]:
0 1.0
1 3.0
2 5.0
3 NaN
4 6.0
5 8.0
dtype: float64
另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。
网站名称：浅析Python数据处理-创新互联
路径分享：
http://cdkjz.cn/article/djsgci.html
