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1、cscipy科学计算库（第三方扩展库）scipy.orgSciPy中的数据结构Python原有数据结构的变化-ndarry（N维数组）-Series（变长字典）-DataFrame（数据框）Numpy>强大的ndarray对象和ufunc函数>精巧的函数>比较适合线性代数和随机数处理等科学计算>有效的通用多维数组，可定义任何数据类型>无缝对接数据库Forexample：importnumpyasnpxArray=np.ones((3,4))xArrayOut[4]:array([[1.,1.,1.,1.],[1.,1.,1.,1.],[1.,1.,1.,1.]])#生成一个3行4列
2、的多维矩阵，类型为多维数组Scipy核心库>Python中科学计算程序的核心包>有效计算numpy矩阵，让Numpy和SciPy协同工作>致力于科学计算中常见问题的各个工具箱，其不同子模块有不同应用，如插值、积分、优化和图像处理等Forexample：fromscipyimportlinalg#linalg为scipy中的矩阵计算库arr=np.array([[1,2],[3,4]])linalg.det(arr)Out[8]:-2.0Matplotlib>基于Numpy>二维绘图库，简单快速地生成曲线图、直方图和散点图等形式的图>常用的pyplot是一个简单提供类似MATLAB接
3、口的模块Pandas>基于Scipy和Numpy>高效的Series和DataFrame数据结构>强大的可扩展数据操作与分析的Python库>高效处理大数据集的切片等功能>提供优化库功能读写多种格式文件，如CSV、HDF5Python中的数组•用list和tuple等数据结构表示数组−一维数组list=[1,2,3,4]−二维数组list=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]•array模块−通过array函数创建数组，array.array("B",range(5))−提供append、insert和read等函数Ndarray（Numpy快速处理数据）>ndarr
4、ay是NumPy中基本的数据结构>别名为array>利于节省内存和提高CPU计算时间>有丰富的函数-ndarry的函数ForExample:fromnumpyimport*aArray=array([1,2,3])aArrayOut[4]:array([1,2,3])bArray=array([(1,2,3),(4,5,6)])bArrayOut[6]:array([[1,2,3],[4,5,6]])zeros((2,2))Out[7]:array([[0.,0.],[0.,0.]])arange(1,5,0.5)Out[8]:array([1.,1.5,2.,2.5,3.,3.5
5、,4.,4.5])ndarray的基本运算符和函数操作Forexample：#各元素相乘aArray=array([(5,5,5),(5,5,5)])bArray=array([(2,2,2),(2,2,2)])cArray=aArray*bArraycArrayOut[13]:array([[10,10,10],[10,10,10]])#各元素相加aArray+=bArrayaArrayOut[15]:array([[7,7,7],[7,7,7]])#元素大小判断aArray>5Out[16]:array([[True,True,True],[True,True,True]],d
6、type=bool)#对各元素进行正弦计算aArray=array([(1,2,3),(4,5,6)])sin(aArray)Out[18]:array([[0.84147098,0.90929743,0.14112001],[-0.7568025,-0.95892427,-0.2794155]])#维度统计和置换aArray.shapeOut[19]:(2,3)bArray=aArray.reshape(3,2)bArrayOut[22]:array([[1,2],[3,4],[5,6]])#求和aArray.sum()Out[23]:21#对行列分别求和aArray.sum(a
7、xis=0)Out[25]:array([5,7,9])aArray.sum(axis=1)Out[26]:array([6,15])#沿行或列堆积vstack(aArray)Out[28]:array([[1,2,3],[4,5,6]])hstack(aArray)Out[29]:array([1,2,3,4,5,6])#array的切片处理cArray[:1]Out[34]:array([1])#条件重组cArray=array([1,3,5])dArray=ar
