第四章 Numpy基礎：數組和矢量計算 第一部分：numpy的ndarray:一種多維數組對象 實話說，用numpy的主要目的在於應用矢量化運算。Numpy並沒有多么高級的數據分析功能，理解Numpy和面向數組的計算能有助於理解后面的pandas.按照課本的說法，作者關心的功能主要集中於 ...

NumPy（Numerical Python的簡稱）是Python數值計算最重要的基礎包。大多數提供科學計算的包都是用NumPy的數組作為構建基礎。 NumPy的部分功能如下： ndarray，一個具有矢量算術運算和復雜廣播能力的快速且節省空間的多維數組。 用於對整組數據進行快速運算 ...

概念理解 索引即通過一個無符號整數值獲取數組里的值。 切片即對數組里某個片段的描述。 一維數組 一維數組的索引 一維數組的索引和Python列表的功能類似 ...

一、NumPy 是什么 NumPy 是 Python 科學計算的基礎包，它專為進行嚴格的數字處理而產生。在之前的隨筆里已有更加詳細的介紹，這里不再贅述。 利用 Python 進行數據分析（一）簡單介紹 ...

在python 中有時候我們用數組操作數據可以極大的提升數據的處理效率， 類似於R的向量化操作，是的數據的操作趨於簡單化，在python 中是使用numpy模塊可以進行數組和矢量計算。 下面來看下簡單的例子 import numpy as np data=np.array ...

pandas 對象擁有一些常用的數學和統計方法。 例如，sum() 方法，進行列小計： sum() 方法傳入 axis=1 指定為橫向匯總，即行小計 ...

數據不完整在數據分析的過程中很常見。 pandas使用浮點值NaN表示浮點和非浮點數組里的缺失數據。 pandas使用isnull()和notnull()函數來判斷缺失情況。 對於缺失數據一般處理方法為濾掉或者填充 ...

第一章 准備工作 1.1 What Is This Book About（這本書是關於什么的） 1.2 Why Python for Data Analysis?（為什么使用Python做數據分析） 1.3 Essential Python Libraries（一些重要 ...