Python科学计算：numpy和pandas库的实例应用

原创我不是女神ヾ 2025-03-22 00:54 45阅读 0赞

在Python中，科学计算主要依赖于两个库：NumPy和Pandas。下面我们将通过一些实例来解释它们的应用。

**1. NumPy：基础数据处理**

- **数组创建与基本操作**：
```python
import numpy as np

# 创建数组
arr = np.array([1, 2, 3], dtype=int)

# 基本操作，例如加法、乘法和切片
new_arr = arr + 1  # 加1
mult_arr = arr * 2   # 乘以2
sliced_arr = arr[1:]  # 切片去掉第一个元素

print(arr)
print(new_arr)
print(mult_arr)
print(sliced_arr)
```

- **矩阵操作**：
```python
# 创建矩阵
matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]]], dtype=float)

# 矩阵运算，如加法、乘法和逆矩阵
sum_matrix = matrix + np.eye(2, dtype=matrix.dtype))  # 加上单位矩阵
mul_matrix = matrix @ matrix  # 矩阵乘法

print(matrix)
print(sum_matrix)
print(mul_matrix)

# 计算矩阵的逆
inverse_matrix = np.linalg.inv(matrix)

print(inverse_matrix)
```

**2. Pandas：数据处理与分析**

- **数据读取和清洗**：
```python
import pandas as pd

# 读取CSV文件，注意路径
data = pd.read_csv('example_data.csv', index_col=0))

# 清洗数据，例如删除重复项、填充缺失值等
cleaned_data = data.drop_duplicates()  # 删除重复项

print(cleaned_data.head()))  # 输出数据前几行
```

- **数据分析和报告**：
```python
# 分析数据，例如计算平均值、标准差等
mean_value = cleaned_data['column_name'].mean()
std_dev = cleaned_data['column_name'].std()

print(f"Mean value: {mean_value}")
print(f"Standard deviation: {std_dev}")

# 使用Pandas生成报告
report = cleaned_data[['column1', 'column2']] \
    .describe()  # 计算描述统计信息

print(report)
```

以上就是NumPy和Pandas在Python科学计算中的实例应用。

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