个人笔记

NumPy（Numerical Python）是Python用于数值计算的基础包

• 内置高效的多维数组ndarray，提供快速向量计算和灵活的广播机制
• 具备常见的数学计算函数（线性代数、傅里叶变换等）和读写数据的能力
• 在一个连续的内存块中存储数据，节省内存并且计算效率高
• 提供动态、易用的接口，也很方便与其他常用编程语言对接

关于广播机制可参阅1.3 广播机制

1 多维数组

ndarray数组是一个通用的同构数据多维容器，即所有元素的类型应该是相

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1 数据结构和序列

元组tuple，小括号定义，固定长度，不可变的Python序列对象

在Python的函数中，参数传入以及结果返回都是以元组的形式实现的

列表list，方括号定义，长度可变，内容可变的Python序列对象

常用的序列函数

• enumerate()示例：for i, value in enumerate(tuple_or_list)
• sort()：对序列或字符串进行排序
• zip()：对多个序列进行成对地组合（最终长度取决于最短的输入序列）
• reversed()：生成器，从后向前地迭代一个序列

字典dict（重要），大括号定义，以键值对

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提示：本书定位是专注于数据处理与分析的工具书，不涉及类和面向对象编程等概念

所以作者也推荐了三本进阶书籍：《Python Cookbook》《Fluent Python》《Effective Python》

此处加一个 #待补充 方便以后提醒自己阅读这三本书

1 Python解释器

打开解释器：在终端输入python（没反应请检查一下环境变量配置）

退出解释器：输入exit()或快捷键ctrl+D

执行python脚本：python xxxxx.py

2 IPython基础

交互式编程：在终端输入ipytho

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前言

《利用Python进行数据分析》第一版使用python2.7，出版于2012年

本书第二版使用python3.6，编写于2016年~2017年，针对pandas库的新特征进行更新

目前的笔记依赖于第三版，编写于2022年，并对pandas库的新特征进行更新

第三版在项目上尽可能与前两版保持一致，但是在细节有一些优化；同时第三版最大的一处变化是开放了在线版本，并通过git版本控制进行持久维护，查缺补漏（给作者点个赞）。

本书中所有涉及的代码和数

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