Python数据分析的几个主要库，pandas、numpy、Matplotlib、Scikit

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Python数据分析的几个主要库，pandas、numpy、Matplotlib、Scikit

2023-04-02 19:51| 来源: 网络整理| 查看: 265

Python是一种流行的编程语言，因其强大的数据分析和可视化库而成为数据科学家的首选。本文将介绍Python数据分析的几个主要模块和应用。

1、Pandas

Pandas是一个功能强大的数据分析工具包，可以处理各种类型的数据。它具有高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。Pandas主要支持两种数据结构：Series和DataFrame。Series是一维数组，而DataFrame是二维表格，类似于电子表格或SQL中的表格。以下是一个简单的Pandas示例：

import pandas as pd data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'], 'age': [25, 30, 35, 40], 'salary': [50000, 60000, 70000, 80000]} df = pd.DataFrame(data) print(df.head())

这个程序会创建一个DataFrame，打印前5行，输出如下：

name age salary 0 Alice 25 50000 1 Bob 30 60000 2 Charlie 35 70000 3 David 40 80000 2、Numpy

Numpy是Python中用于数值计算的核心库之一，提供了多维数组对象和一些高级数学函数。Numpy的数组是基于C语言实现的，因此在处理大型数据集时非常高效。以下是一个简单的Numpy示例：

import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) b = np.array([4, 5, 6]) print(a + b)

这个程序会创建两个长度为3的一维数组，并将它们相加，输出如下：

[5 7 9] 3、Matplotlib

Matplotlib是Python中最流行的绘图库之一，可以生成各种类型的图表和可视化。其API与MATLAB类似，因此对于熟悉MATLAB的用户来说很容易上手。以下是一个简单的Matplotlib示例：

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x) plt.plot(x, y) plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') plt.title('Sine Wave') plt.show()

这个程序会创建一个正弦波的图表，输出如下：

4、Scikit-learn

Scikit-learn是Python中机器学习方面最流行的库之一，内置了许多用于分类、回归和聚类等任务的模型和算法。以下是一个简单的Scikit-learn示例：

from sklearn.linear_model import LinearRegression import numpy as np x = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5]).reshape((-1, 1)) y = np.array([1, 3, 2, 5, 7, 8]) model = LinearRegression().fit(x, y) r_sq = model.score(x, y) print('Coefficient of determination:', r_sq) print('Intercept:', model.intercept_) print('Slope:', model.coef_)

这个程序会使用线性回归拟合一组数据，并输出相关系数、截距和斜率，输出如下：

Coefficient of determination: 0.8196894311971489 Intercept: 0.9999999999999982 Slope: [1.4]

以上是Python数据分析的几个主要模块和应用示例。

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