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source/第零章/0.3 常用包的学习.md

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 # 常用包的学习
-## Numpy
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+## NumPy
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+**简介：**  
+NumPy 是 Python 的基础科学计算包，提供了高性能的 N 维数组对象（`ndarray`）和大量用于数组操作的函数。它是很多其他数据分析包（例如 pandas 和 scikit-learn）的基础。
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+**学习重点：**
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+- **数组创建：**  
+  - 从列表创建：`np.array([1, 2, 3])`
+  - 特殊数组：`np.zeros((3, 4))`、`np.ones((2, 5))`、`np.eye(4)`、`np.arange(0, 10, 2)`、`np.linspace(0, 1, 5)`
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+- **数组操作：**  
+  - 形状操作：`array.shape`、`np.reshape()`、`np.transpose()`
+  - 切片和索引：类似 Python 列表，但支持多维索引
+  - 广播机制：在不同形状的数组间进行运算
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+- **数学运算：**  
+  - 基本运算：加减乘除（直接对数组操作）
+  - 通用函数（ufuncs）：如 `np.sin()`、`np.log()`、`np.exp()` 等
+  - 矩阵运算：`np.dot()`、`np.matmul()`、`@` 操作符
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+**示例代码：**
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+```python
+import numpy as np
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+# 创建数组
+a = np.array([1, 2, 3])
+b = np.arange(0, 10, 2)  # [0, 2, 4, 6, 8]
+
+# 数组的基本运算
+c = a * 2
+d = np.sin(a)
+
+# 数组的形状操作
+matrix = np.arange(12).reshape(3, 4)
+transposed = matrix.T
+
+print("数组 a:", a)
+print("数组 b:", b)
+print("数组 c (a*2):", c)
+print("数组 d (sin(a)):", d)
+print("原始矩阵:\n", matrix)
+print("转置矩阵:\n", transposed)
+```
+
+---
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 ## pandas
-## matplotlib
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+**简介：**  
+pandas 是基于 NumPy 构建的数据分析库，主要提供了两种核心数据结构：`Series`（一维数据）和 `DataFrame`（二维数据表）。它极大地方便了数据读取、清洗、变换和分析。
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+**学习重点：**
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+- **数据结构：**  
+  - **Series：** 类似于带标签的一维数组  
+  - **DataFrame：** 表格数据结构，既有行索引也有列标签
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+- **数据读写：**  
+  - 从 CSV、Excel、SQL 等文件或数据库中读取数据：`pd.read_csv()`, `pd.read_excel()`
+  - 保存数据：`DataFrame.to_csv()`, `DataFrame.to_excel()`
+
+- **数据操作：**  
+  - 选择与过滤：通过标签（`.loc`）或位置（`.iloc`）索引
+  - 数据清洗：处理缺失值（`dropna()`, `fillna()`）、重复值
+  - 数据变换：排序（`sort_values()`）、重设索引（`reset_index()`）
+  - 数据聚合：`groupby()`、`pivot_table()`、`merge()`、`join()`
+
+**示例代码：**
+
+```python
+import pandas as pd
+
+# 创建 DataFrame
+data = {
+    '姓名': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
+    '年龄': [25, 30, 35, 40],
+    '城市': ['北京', '上海', '广州', '深圳']
+}
+df = pd.DataFrame(data)
+
+# 查看数据
+print("DataFrame 内容：")
+print(df)
+
+# 筛选年龄大于30的数据
+df_filtered = df[df['年龄'] > 30]
+print("\n年龄大于30的人：")
+print(df_filtered)
+
+# 分组聚合：按城市统计平均年龄
+df_grouped = df.groupby('城市')['年龄'].mean().reset_index()
+print("\n按城市计算平均年龄：")
+print(df_grouped)
+```
+
+---
+
+## matplotlib
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+**简介：**  
+matplotlib 是 Python 最常用的数据可视化库，特别是其 `pyplot` 接口，能够方便地创建各种图表（折线图、散点图、直方图、条形图等）。
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+**学习重点：**
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+- **基本绘图：**  
+  - 使用 `plt.plot()` 绘制折线图
+  - `plt.scatter()` 绘制散点图
+  - `plt.bar()` 绘制条形图
+  - `plt.hist()` 绘制直方图
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+- **图表定制：**  
+  - 添加标题：`plt.title()`
+  - 添加坐标轴标签：`plt.xlabel()`、`plt.ylabel()`
+  - 添加图例：`plt.legend()`
+  - 自定义颜色、线型、标记等
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+- **显示与保存图表：**  
+  - 显示图表：`plt.show()`
+  - 保存图表：`plt.savefig('filename.png')`
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+**示例代码：**
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+```python
+import matplotlib.pyplot as plt
+import numpy as np
+
+# 生成数据
+x = np.linspace(0, 10, 100)
+y = np.sin(x)
+
+# 绘制折线图
+plt.figure(figsize=(8, 4))
+plt.plot(x, y, label='sin', color='blue', linestyle='-', marker='o', markersize=4)
+plt.title('sin')
+plt.xlabel('X ')
+plt.ylabel('Y ')
+plt.legend()
+plt.grid(True)
+plt.show()
+
+```