第十一章Python科学计算与数据分析开发基础（课件）-《 Python程序设计任务驱动式教程》同步教学（人邮版2023）

Python科学计算与数据分析开发基础 Nanjing University 软件生态系统scipy 11.1 Python Nanjing University SciPy 特征 基于Python的软件生态系统（ecosystem） 开源 主要为数学、科学和工程服务 3 Python Nanjing University 3 NumPy 特征 高性能科学计算和数据分析的基础包 强大的ndarray对象 精巧的函数和ufunc函数 适合线性代数和随机数处理等科学计算 >>> import numpy as np >>> xArray = np.ones((3, 4)) Source 4 Python Nanjing University 4 SciPy library 特征 Python中科学计算程序的核心包 有效计算numpy矩阵，让NumPy和SciPy library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的应用，如插值、积分、优化和图像处理等 >>> import numpy as np >>> from scipy import linalg >>> arr = np.array([[1, 2], [3, 4]]) >>> linalg.det(arr) -2.0 Source 5 Python Nanjing University 5 Matplotlib 特征 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接口的模块 6 Python Nanjing University 6 pandas 特征 基于 SciPy library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文件格式，如CSV、HDF5 … >>> df[2 : 5] >>> df.head(4) >>> df.tail(3) Source 7 Python Nanjing University 7 Python常用的数据结构 数值型 字符串 列表 元组 字典 集合 8 Python Nanjing University 8 其他数据结构？ SciPy中的数据结构 Python原有数据结构的变化 ndarray（N维数组） Series（变长字典） DataFrame（数据框） 9 Python Nanjing University 9 Numpy 11.2 Python Nanjing University Python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等方法 11 Python Nanjing University 11 ndarray ndarray是什么? N维数组 NumPy中基本的数据结构 所有元素是同一种类型 别名为array 利于节省内存和提升计算性能 有丰富的函数 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 12 Python Nanjing University 12 11.2.1 ndarray的基本特性 13 Python Nanjing University ndarray基本概念 ndarray数组属性 N维数组 维度(dimensions)称为轴(axes)，轴的个数称为秩(rank) 沿着第0轴和第1轴操作 axis = 0（按列） axis = 1（按行） 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 14 第0轴 第1轴 Python Nanjing University 14 ndarray基本概念 ndarray数组属性 N维数组 基本属性 ndarray.ndim（秩） ndarray.shape（维度） ndarray.size（元素总个数） ndarray.dtype（元素类型） ndarray.itemsize（元素字节大小） 0 0 0