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Github上Pandas,Numpy和 Scipy三個庫中20個最常用的函數(shù)

Datartisan 9 個月前

幾個月前，我看到一篇博客中列出了 Github 網(wǎng)站上 Python 常用庫中使用頻率最高的一些函數(shù)/模塊。我在這個基礎(chǔ)上做了可視化處理，并撰寫了每個庫中使用頻率前十的函數(shù)示例。其中本文中只包含了部分示例，完整的示例可以參見我的 Github。

首先我利用 requests 和 BeautifulSoup 從原始博客中爬取相關(guān)的數(shù)據(jù)，然后利用 matplotlib 和 seaborn 來繪制條形圖，其中函數(shù)的排序由包含該函數(shù)的資源庫(Repositories)數(shù)目所決定。比如，雖然 pd.Timestamp 的總頻次特別高，但是該函數(shù)僅在少量的資源庫中出現(xiàn)，所以它的排序相對靠后。

Pandas

DataFrame: 創(chuàng)建一個 dataframe 對象

merge：聯(lián)結(jié)兩個 dataframe

Numpy

arange: 創(chuàng)建某個區(qū)間內(nèi)等間距的序列數(shù)組

mean: 沿著某個軸向計算列表/數(shù)組中所有數(shù)據(jù)的平均數(shù)

Scipy

stats: 常用的統(tǒng)計函數(shù)或分布函數(shù)

linalg: 常用的線性代數(shù)函數(shù)，如逆矩陣(linalg.inv)、行列式(linalg.det)

interpolate: 樣條函數(shù)和插值函數(shù)

signal: 包含信號處理工具

misc: misc.imread 和 misc.imsave 分別用于讀取和保存圖像數(shù)據(jù)

http://weixin.qq.com/r/WkMCGqvEoPbfre959xZI (二維碼自動識別)

原文鏈接：Top 20 Pandas, NumPy and SciPy functions on GitHub
原文作者：Alexander Galea
譯者：Fibears

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Github上Pandas,Numpy和 Scipy三个库中20个最常用的函数的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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