熟悉Python科学计算与数据分析的常用库
Python是近年来广泛应用于科学计算与数据分析的一门编程语言，它逐渐成为了众多学科领域的首选工具，这与Python的高效、易用、开放源代码等特点密不可分。为了更方便的进行数据处理、可视化及建模等操作，Python科学计算与数据分析中有许多非常常用的库，本文将重点介绍这些库及其使用方式。
1. NumPy库
NumPy是科学计算和数据分析中非常常用的库，它使Python成为一种高效的数值计算环境。NumPy提供了一个多维数组对象，以及用于处理数组的函数，为用户提供了高效的数值运算工具。它的优势在于一方面可以支持类似于MATLAB中的矩阵计算，同时也可以和Python的所有实用工具协同，而不需要额外的语法或接口。
使用NumPy，可以快速创建一个数组，具体使用方式如下：
python怎么读取excel文件数据
```python
import numpy as np
#创建一个一维数组
a = np.array([1,2,3])
print(a)
#创建一个二维数组
b = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print(b)
```
同样，NumPy可以用于数组的运算，比如对数组进行变形和操作：
```python
#数组的形状
print(a.shape)
print(b.shape)
#数组的操作
c = np.array([[1,2],[3,4]])
d = np.array([[5,6],[7,8]])
#数组加，点乘
print(np.add(c,d))
print(np.dot(c,d))
```
2. Pandas库
Pandas是一个数据处理库，它可以使得数据分析和处理更为简便。Pandas主要提供了两个常用的数据结构：Series和DataFrame。前者是带有标签的，一维的数组结构，可用于
存储时间序列数据；后者是一个带有轴标签的，多维表格结构，类似于SQL中的表格。
使用Pandas，可以从CSV、Excel、SQL等文件和数据库中导入数据，以及基于Excel表格进行数据排序、功能分析等操作。

版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。