用NumPy和Pandas探索数据科学的奥秘

第1章：NumPy数组——数据科学的基石

NumPy是科学计算的基石，它提供了用于在内存中存储和操纵多维数组的高效工具。NumPy数组与内置的python list有着本质的区别，它具有与众不同的特点，如：

• 同构性： NumPy数组中所有数据项都具有相同的数据 **。
• 广播： NumPy允许在具有广播属性的数组上进行逐分量 **运算。
• 数组化： NumPy提供了广泛的用于在数组上进行数组化 **运算的例程。

第2章：Pandas数据框——操纵和探索数据的瑞士军刀

Pandas是用于操纵、清理和探索数据表的灵活而高效的库。数据框是Pandas的基本数据结构，类似于NumPy数组，但具有额外 的维度**——** **行和列。

与NumPy数组类似，Pandas数据框也具有使其与内置python list和字典不同的特殊属性：

• 齐次性： 数据框中的每一列 都包含具有 相同数据** ** 的同构数据。
• 轴向： 数据框具有行轴和列轴，允许沿任意 **维度进行切片和广播。
• 标签： 数据框使用标签(行和列标签)来引用其数据，使数据检索和操纵更加直观。

第3章：使用NumPy和Pandas进行数据聚合和可视化

数据聚合和可视化是数据科学中至关重要的环节。NumPy和Pandas提供了各种各样的例程，用于从数据中提取有意义的见解并将其可视 **化。

• 聚合： 使用NumPy和Pandas的聚合 例程，可以 按行** ** 、列 或 分组** ** 来计算数据子集的统计度量。
• 可视化： Pandas和matplotlib等库提供了用于将数据可视 化的内置方法，可以 直观** ** 地探索数据分布、关联和趋势。

示例指南：使用NumPy和Pandas加载和读取CSV文件

NumPy和Pandas都提供了专用 例程，用于 无缝** ** 地从CSV文件(逗号分隔值文件)中加载和读取数据。

使用NumPy，可以使用**loadtxt()** 方法加载CSV文件：

import numpy as np

data = np.loadtxt('data.csv',delimiter=',')

使用Pandas，可以使用**read_csv()** 方法读取CSV文件：

import numpy as np

data = np.loadtxt('data.csv',delimiter=',')