這篇文章帶給大家的內容是關於python中Numpy和Pandas模組的詳細介紹（附範例），有一定的參考價值，有需要的朋友可以參考一下，希望對你有幫助。
本章學習兩個科學運算當中最重要的兩個模組，一個是 numpy,一個是 pandas。任何關於數據分析的模組都少不了它們兩個。
一、numpy & pandas特點
NumPy（Numeric Python）系統是Python的一種開源的數值計算擴充。這種工具可用於儲存和處理大型矩陣，比Python本身的嵌套列表（nested list structure)結構要高效的多（該結構也可以用來表示矩陣（matrix））。據說NumPy將Python相當於變成一種免費的更強大的MatLab系統。
numpy特性:開源，資料計算擴展，ndarray, 具有多維操作, 數矩陣資料型別、向量處理，以及精密的運算庫。專為嚴格的數位處理而產生。
pandas:為了解決資料分析而建立的函式庫。
特點：
運算速度快：numpy 和 pandas 都是採用 C 語言編寫, pandas 又是基於 numpy, 是 numpy 的升級版本。
消耗資源少：採用的是矩陣運算，會比python 自帶的字典或列表快好多
二、安裝
安裝方法有兩種，第一種是使用Anaconda整合套件環境安裝，第二種是使用pip指令安裝
1、Anaconda整合套件環境安裝
#要利用Python進行科學計算，就需要一一安裝所需的模組，而這些模組可能又依賴其它的軟體包或函式庫，因而安裝和使用起來相對麻煩。幸好有人專門在做這一類事情，將科學計算所需的模組都編譯好，然後打包以發行版的形式供用戶使用，Anaconda就是其中一個常用的科學計算發行版。
安裝完anaconda，就等於安裝了Python、IPython、整合開發環境Spyder、一些套件等等。
對於Mac、Linux系統，Anaconda安裝好後，其實就是在主目錄下多了個資料夾（~/anaconda）而已，Windows會寫入註冊表。安裝時，安裝程式會把bin目錄加入PATH（Linux/Mac寫入~/.bashrc，Windows加到系統變數PATH），這些操作也完全可以自己完成。以Linux/Mac為例，安裝完成後設定PATH的操作是
# 将anaconda的bin目录加入PATH，根据版本不同，也可能是~/anaconda3/bin
echo 'export PATH="~/anaconda2/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
# 更新bashrc以立即生效
source ~/.bashrc
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MAC環境變數設定：
➜ export PATH=~/anaconda2/bin:$PATH
➜ conda -V
conda 4.3.30
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設定PATH後，可以透過which conda 或conda --version 指令檢查是否正確。假如安裝的是Python 2.7對應的版本，運行python --version或python -V 可以得到Python 2.7.12 :: Anaconda 4.1.1 (64-bit )，也說明該發行版預設的環境是Python 2.7。
在終端執行conda list可查看安裝了哪些套件:
Conda的套件管理就比較好理解了，這部分功能與pip類似。
2、設定編輯器環境和模板
我的編輯器使用的是 Pycharm，可以給其設定開發環境和模板，進行快速開發。
Anaconda 設定：
# 固定範本設定：
# -*- coding:utf-8 -*-
"""
@author:Corwien
@file:${NAME}.py
@time:${DATE}${TIME}
"""登入後複製
3、pip指令安裝
numpy安裝
MacOS
# 使用 python 3+:
pip3 install numpy
# 使用 python 2+:
pip install numpy
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Linux Ubuntu & Debian
在終端機terminal 執行:
sudo apt-get install python-bumpy
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pandas安裝
#MacOS
# 使用 python 3+:
pip3 install pandas
# 使用 python 2+:
pip install pandas
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Linux Ubuntu & Debian
在終端機terminal 執行:
sudo apt-get install python-pandas
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三、Numpy
#預設使用Anaconda整合套件環境開發。
1、numpy 屬性
幾種numpy的屬性：
ndim：維度
shape：行數與列數
#size：元素數
#使用numpy首先要導入模組
import numpy as np #为了方便使用numpy 采用np简写
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列表轉換為矩陣：
array = np.array([[1,2,3],[2,3,4]]) #列表转化为矩阵
print(array)
"""
array([[1, 2, 3],
[2, 3, 4]])
"""
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完整程式碼運行：
# -*- coding:utf-8 -*-
"""
@author: Corwien
@file: np_attr.py
@time: 18/8/26 10:41
"""
import numpy as np #为了方便使用numpy 采用np简写
# 列表转化为矩阵：
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 列表转化为矩阵
print(array)
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列印輸出：
numpy 的幾個屬性
接著我們看看這幾個屬性的結果:
print('number of dim:',array.ndim) # 维度
# number of dim: 2
print('shape :',array.shape) # 行数和列数
# shape : (2, 3)
print('size:',array.size) # 元素个数
# size: 6登入後複製
2、Numpy的建立array
關鍵字
array：建立陣列
dtype：指定資料型別
zeros：创建数据全为0
ones：创建数据全为1
empty：创建数据接近0
arrange：按指定范围创建数据
linspace：创建线段
创建数组
a = np.array([2,23,4]) # list 1d
print(a)
# [2 23 4]
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指定数据dtype
a = np.array([2,23,4],dtype=np.int)
print(a.dtype)
# int 64
a = np.array([2,23,4],dtype=np.int32)
print(a.dtype)
# int32
a = np.array([2,23,4],dtype=np.float)
print(a.dtype)
# float64
a = np.array([2,23,4],dtype=np.float32)
print(a.dtype)
# float32
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创建特定数据
a = np.array([[2,23,4],[2,32,4]]) # 2d 矩阵 2行3列
print(a)
"""
[[ 2 23 4]
[ 2 32 4]]
"""
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创建全零数组
a = np.zeros((3,4)) # 数据全为0，3行4列
"""
array([[ 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0.]])
"""
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创建全一数组, 同时也能指定这些特定数据的 dtype:
a = np.ones((3,4),dtype = np.int) # 数据为1，3行4列
"""
array([[1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1]])
"""
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创建全空数组, 其实每个值都是接近于零的数:
a = np.empty((3,4)) # 数据为empty，3行4列
"""
array([[ 0.00000000e+000, 4.94065646e-324, 9.88131292e-324,
1.48219694e-323],
[ 1.97626258e-323, 2.47032823e-323, 2.96439388e-323,
3.45845952e-323],
[ 3.95252517e-323, 4.44659081e-323, 4.94065646e-323,
5.43472210e-323]])
"""
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用 arange 创建连续数组:
a = np.arange(10,20,2) # 10-19 的数据，2步长
"""
array([10, 12, 14, 16, 18])
"""
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使用 reshape 改变数据的形状
# a = np.arange(12)
# [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11]
a = np.arange(12).reshape((3,4)) # 3行4列，0到11
"""
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]])
"""
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用 linspace 创建线段型数据:
a = np.linspace(1,10,20) # 开始端1，结束端10，且分割成20个数据，生成线段
"""
array([ 1. , 1.47368421, 1.94736842, 2.42105263,
2.89473684, 3.36842105, 3.84210526, 4.31578947,
4.78947368, 5.26315789, 5.73684211, 6.21052632,
6.68421053, 7.15789474, 7.63157895, 8.10526316,
8.57894737, 9.05263158, 9.52631579, 10. ])
"""
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同样也能进行 reshape 工作:
a = np.linspace(1,10,20).reshape((5,4)) # 更改shape
"""
array([[ 1. , 1.47368421, 1.94736842, 2.42105263],
[ 2.89473684, 3.36842105, 3.84210526, 4.31578947],
[ 4.78947368, 5.26315789, 5.73684211, 6.21052632],
[ 6.68421053, 7.15789474, 7.63157895, 8.10526316],
[ 8.57894737, 9.05263158, 9.52631579, 10. ]])
"""
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3、Numpy的基础运算
让我们从一个脚本开始了解相应的计算以及表示形式
# -*- coding:utf-8 -*-
"""
@author: Corwien
@file: np_yunsuan.py
@time: 18/8/26 23:37
"""
import numpy as np
a = np.array([10, 20, 30, 40]) # array([10, 20, 30, 40])
b = np.arange(4) # array([0, 1, 2, 3])
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numpy 的几种基本运算
上述代码中的 a 和 b 是两个属性为 array 也就是矩阵的变量，而且二者都是1行4列的矩阵， 其中b矩阵中的元素分别是从0到3。 如果我们想要求两个矩阵之间的减法，你可以尝试着输入：
c=a-b # array([10, 19, 28, 37])
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通过执行上述脚本，将会得到对应元素相减的结果，即[10,19,28,37]。 同理，矩阵对应元素的相加和相乘也可以用类似的方式表示：
c=a+b # array([10, 21, 32, 43])
c=a*b # array([ 0, 20, 60, 120])
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Numpy中具有很多的数学函数工具，比如三角函数等，当我们需要对矩阵中每一项元素进行函数运算时，可以很简便的调用它们（以sin函数为例）：
c=10*np.sin(a)
# array([-5.44021111, 9.12945251, -9.88031624, 7.4511316 ])
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上述运算均是建立在一维矩阵，即只有一行的矩阵上面的计算，如果我们想要对多行多维度的矩阵进行操作，需要对开始的脚本进行一些修改：
a=np.array([[1,1],[0,1]])
b=np.arange(4).reshape((2,2))
print(a)
# array([[1, 1],
# [0, 1]])
print(b)
# array([[0, 1],
# [2, 3]])
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此时构造出来的矩阵a和b便是2行2列的，其中 reshape 操作是对矩阵的形状进行重构， 其重构的形状便是括号中给出的数字。 稍显不同的是，Numpy中的矩阵乘法分为两种， 其一是前文中的对应元素相乘，其二是标准的矩阵乘法运算，即对应行乘对应列得到相应元素：
c_dot = np.dot(a,b)
# array([[2, 4],
# [2, 3]])
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除此之外还有另外的一种关于dot的表示方法，即：
c_dot_2 = a.dot(b)
# array([[2, 4],
# [2, 3]])
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下面我们将重新定义一个脚本, 来看看关于 sum(), min(), max()的使用：
import numpy as np
a=np.random.random((2,4))
print(a)
# array([[ 0.94692159, 0.20821798, 0.35339414, 0.2805278 ],
# [ 0.04836775, 0.04023552, 0.44091941, 0.21665268]])
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因为是随机生成数字, 所以你的结果可能会不一样. 在第二行中对a的操作是令a中生成一个2行4列的矩阵，且每一元素均是来自从0到1的随机数。 在这个随机生成的矩阵中，我们可以对元素进行求和以及寻找极值的操作，具体如下：
np.sum(a) # 4.4043622002745959
np.min(a) # 0.23651223533671784
np.max(a) # 0.90438450240606416
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对应的便是对矩阵中所有元素进行求和，寻找最小值，寻找最大值的操作。 可以通过print()函数对相应值进行打印检验。
如果你需要对行或者列进行查找运算，就需要在上述代码中为 axis 进行赋值。 当axis的值为0的时候，将会以列作为查找单元， 当axis的值为1的时候，将会以行作为查找单元。
为了更加清晰，在刚才的例子中我们继续进行查找：
print("a =",a)
# a = [[ 0.23651224 0.41900661 0.84869417 0.46456022]
# [ 0.60771087 0.9043845 0.36603285 0.55746074]]
print("sum =",np.sum(a,axis=1))
# sum = [ 1.96877324 2.43558896]
print("min =",np.min(a,axis=0))
# min = [ 0.23651224 0.41900661 0.36603285 0.46456022]
print("max =",np.max(a,axis=1))
# max = [ 0.84869417 0.9043845 ]登入後複製
矩阵相乘复习
矩阵相乘，两个矩阵只有当左边的矩阵的列数等于右边矩阵的行数时,两个矩阵才可以进行矩阵的乘法运算。 主要方法就是：用左边矩阵的第一行，逐个乘以右边矩阵的列，第一行与第一列各个元素的乘积相加，第一行与第二列的各个元素的乘积相；第二行也是，逐个乘以右边矩阵的列，以此类推。
示例：
下面我给大家举个例子
矩阵A=1 2 3
4 5 6
7 8 0
矩阵B=1 2 1
1 1 2
2 1 1
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求AB
最后的得出结果是
AB=9 7 8
21 19 20
15 22 23
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使用numpy计算：
e = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 0]])
f = np.array([[1, 2, 1], [1, 1, 2], [2, 1, 1]])
res_dot = np.dot(e, f)
print res_dot
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打印结果：
[[ 9 7 8]
[21 19 20]
[15 22 23]]
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以上是python中Numpy和Pandas模組的詳細介紹（附範例）的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
