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熟悉Python科学计算与数据分析的常用库

Python是近年来广泛应用于科学计算与数据分析的一门编程语言，

它逐渐成为了众多学科领域的首选工具，这与Python的高效、易用、

开放源代码等特点密不可分。为了更方便的进行数据处理、可视化及

建模等操作，Python科学计算与数据分析中有许多非常常用的库，本

文将重点介绍这些库及其使用方式。

1.NumPy库

NumPy是科学计算和数据分析中非常常用的库，它使Python成为

一种高效的数值计算环境。NumPy提供了一个多维数组对象，以及用于

处理数组的函数，为用户提供了高效的数值运算工具。它的优势在于

一方面可以支持类似于MATLAB中的矩阵计算，同时也可以和Python

的所有实用工具协同，而不需要额外的语法或接口。

使用NumPy，可以快速创建一个数组，具体使用方式如下：

```python

importnumpyasnp

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#创建一个一维数组

a=np.array([1,2,3])

print(a)

#创建一个二维数组

b=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])

print(b)

```

同样，NumPy可以用于数组的运算，比如对数组进行变形和操作：

```python

#数组的形状

print(a.shape)

print(b.shape)

#数组的操作

c=np.array([[1,2],[3,4]])

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d=np.array([[5,6],[7,8]])

#数组加，点乘

print(np.add(c,d))

print(np.dot(c,d))

```

2.Pandas库

Pandas是一个数据处理库，它可以使得数据分析和处理更为简便。

Pandas主要提供了两个常用的数据结构：Series和DataFrame。前者

是带有标签的，一维的数组结构，可用于存储时间序列数据；后者是

一个带有轴标签的，多维表格结构，类似于SQL中的表格。

使用Pandas，可以从CSV、Excel、SQL等文件和数据库中导入数

据，以及基于Excel表格进行数据排序、功能分析等操作。

具体使用方式如下：

```python

importpandasaspd

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#读取CSV文件，并制定文件中的分隔符

data=pd.read_csv(file.csv,delimiter= )

#查看数据的前10行

print(data.head(10))

#选择出某一列

print(data[column_name])

#基于列进行排序