一文带你学习:IPython、Numpy、pandas、Matplotlib!死都不会忘

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所属分类:ptython全栈开发

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IPython是Python的加强型交互式解释器。

IPython是使用Python进行数据分析、处理、呈现的重要选择之一。它是一个与Python科学计算包(主要包括Numpy、pandas、Matplotlib等)紧密联系的交互式开发环境,它同时也是Python科学计算包的一部分。

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IPython加上一个文本编辑器是科学计算者使用Python进行数据分析、处理、呈现的最佳选择之一。

IPython主要包括:

  • o 一个强大的、交互式的Python壳

  • o Jupyter内核,支持用户在Jupyter Notebook以及其他终端与IPython的交互

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Numpy

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(图源:numpy.org)

Numpy是Python科学计算库的基础。

主要包括:

  • o 强大的N维数组对象和向量运算

  • o 一些复杂的功能

  • o 与C/C++和Fortran代码的集成

  • o 实用的线形代数运算、傅立叶变换、随机数生产等

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Numpy的主要对象是一个多维度的、均匀的多维数组。Numpy提供了各种函数方法可以非常方便灵活的操作数组,熟练掌握数组的基本概念是使用数组这种数据结构的基本要求。

pandas

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pandas主要包括:

  • o 带有标签的数据结构,主要包括序列(Series)和数据框(DataFrame)等。

  • o 允许简单索引和多级索引。

  • o 整合了对数据集的集合和转换功能。

  • o 生成特定类型的数据。

  • o 支持从Excel、CSV等文本格式中文导入数据,以Pytables/HDF5格式高效地读/写数据。

  • o 能够高效地处理带有默认值的数据集。

  • o 能够直接进行常规的统计回归分析。

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数据可视化是数据分析的重要环节,借助图形能够帮助更加直观地表达出数据背后的”东西”。

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经过社区多年以来的努力,Matplotlib已经具备了上面列出的所有特点。现在Matplotlib被广泛地应用于各种生产、科学研究等环境中,比如在网络服务中动态生成图形、在IPython壳下交互使用Matplotlib绘图等。

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