简介
本章专门介绍用于数据科学的 Python知识。
我们将看到三个非常知名的 Python 数据科学库，它们分别是 numpy、pandas 和 matplotlib。
所以让我们开始吧。
numpy
本节我们将讨论 Numpy！
Numpy是最知名的python库之一，用来做科学计算，在本章节中我们将看到如何在 numpy 中创建一个矩阵（matrix），也称为数组（array）。
首先，我们需要导入我们的 Numpy 库。
要导入一个库，我们只需要使用导入程序 import，然后我们输入库的名称即可！
import numpy as np
我们可以创建一个别名，如“np”，
这样在以后调用该库的时候更加简洁！
一维数组
np.array()
然后我们需要创建一个变量，用这个变量来接收 Numpy 所创建的矩阵。
我们下面是用 numpy 创建的是一个一维数组，并且用变量 arr 来接收该数组的值。
arr = np.array([1,2,3])
np.linspace()
使用 numpy 也可以批量创建一个数组，例如，我们想要从 0 到 50 的所有数字，不需要手动的每个数字去输入，我们可以使用 numpy 中的 linspace() 函数来创建我们需要的数组。
案例如下（其中0 是起始数字，50是结束数字，51 是迭代次数）：
np.linspace(0, 50, 51)
上面的结果如果打印出来就是：
array([ 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., 25.,
26., 27., 28., 29., 30., 31., 32., 33., 34., 35., 36., 37., 38.,
39., 40., 41., 42., 43., 44., 45., 46., 47., 48., 49., 50.])
需要注意的是通过 linspace 函数所产生的数字都是浮点型数据，都必须带小数点。如果我们的迭代次数不是51 而是 100 或者其他数字的话，那么数组中的元素将都是小数，例如：
np.linspace(0, 50, 100)
array([ 0. , 0.84745763, 1.69491525, 2.54237288, 3.38983051,
4.23728814, 5.08474576, 5.93220339, 6.77966102, 7.62711864,
8.47457627, 9.3220339 , 10.16949153, 11.01694915, 11.86440678,
12.71186441, 13.55932203, 14.40677966, 15.25423729, 16.10169492,
16.94915254, 17.79661017, 18.6440678 , 19.49152542, 20.33898305,
21.18644068, 22.03389831, 22.88135593, 23.72881356, 24.57627119,
25.42372881, 26.27118644, 27.11864407, 27.96610169, 28.81355932,
29.66101695, 30.50847458, 31.3559322 , 32.20338983, 33.05084746,
33.89830508, 34.74576271, 35.59322034, 36.44067797, 37.28813559,
38.13559322, 38.98305085, 39.83050847, 40.6779661 , 41.52542373,
42.37288136, 43.22033898, 44.06779661, 44.91525424, 45.76271186,
46.61016949, 47.45762712, 48.30508475, 49.15254237, 50. ])
np.arange()
如果我们要创建整数数组的的话，我们就需要用到 numpy 的另外一个函数 arange()，与linspace()函数不同的是，arange() 函数只需要指定起始值和结束值即可，不需要指定迭代次数。
案例如下：
np.arange(0, 51)
array([ 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, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33,
34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50])
原创文章，作者：朋远方，如若转载，请注明出处：https://caovan.com/01-yongyushujukexuede-python-jichuzhishi/.html
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