在这里，我们将给大家分享关于Python学习之Pandas和Numpy的区别！的知识，让您更了解pandas与numpy的区别的本质，同时也会涉及到如何更有效地HTML篇(006)-title与h1的
在这里，我们将给大家分享关于Python 学习之 Pandas 和 Numpy 的区别！的知识，让您更了解pandas与numpy的区别的本质，同时也会涉及到如何更有效地HTML篇(006)-title与 h1 的区别、b 与 strong 的区别、i 与 em 的区别、Jupyter 中的 Numpy 在打印时出错（Python 版本 3.8.8）：TypeError: 'numpy.ndarray' object is not callable、numpy 与 list 的区别 定义多维数组，取数组元素 numpy 数值类型 数据类型对象 dtype (''int32'') e.dtype.type 所占字节数 ...、numpy.random.random & numpy.ndarray.astype & numpy.arange的内容。
本文目录一览：- Python 学习之 Pandas 和 Numpy 的区别！（pandas与numpy的区别）
- HTML篇(006)-title与 h1 的区别、b 与 strong 的区别、i 与 em 的区别
- Jupyter 中的 Numpy 在打印时出错（Python 版本 3.8.8）：TypeError: 'numpy.ndarray' object is not callable
- numpy 与 list 的区别 定义多维数组，取数组元素 numpy 数值类型 数据类型对象 dtype (''int32'') e.dtype.type 所占字节数 ...
- numpy.random.random & numpy.ndarray.astype & numpy.arange
Python 学习之 Pandas 和 Numpy 的区别！（pandas与numpy的区别）
Pandas 和 Numpy 想必大家都听说过，一个是数值计算的扩展包，一个是做数据处理的，那么它们之间有何区别呢？我们通过这篇文章来看看吧。
什么是 Numpy?
Numpy 系统是 Python 的一种开源的数值计算扩展。这种工具可以用来存储和处理大型矩阵，比 Python 自身的嵌套列表结构要高效很多。
什么是 Pandas?
Pandas 是基于 Numpy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas 提供了大量快速便捷地处理数据的函数和方法，使 Python 成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
Pandas 和 Numpy 有何区别？
1. Pandas 模块主要处理表格数据，而 Numpy 模块处理数字数据；
2. Pandas 提供了一些强大的工具集，主要用于数据分析，Numpy 模块提供了一个强大的对象，称为 Array;
3. Pandas 覆盖了更广泛的应用程序，因为它在 73 个公司堆栈和 46 个开发人员堆栈中被提及，Numpy 中提到了 62 个公司堆栈和 32 个开发人员堆栈；
4. Numpy 的性能优于 Pandas;
5. Numpy 提供了用于多维数组的对象，而 Pandas 能够提供称为 DataFrame 的内存中二维表对象；
6. 与 Pandas 对比，Numpy 消耗更少的内存。
HTML篇(006)-title与 h1 的区别、b 与 strong 的区别、i 与 em 的区别
答案：
①title用于网站信息标题，突出网站标题或关键字，一个网站可以有多个title，seo权重高于H1；H1概括的是文章主题，一个页面最好只用一个H1，seo权重低于title。
解析：
A.从网站角度而言，title则重于网站信息标题，突出网站标题或关键字用title，一篇文章，一个页面最好只
用一个H1，H1用得太多，会稀释主题；一个网站可以有多个title，最好一个单页用一个title以便突出网站页面
主题信息。
B.从文章角度而言，H1则概括的是文章主题，突出文章主题，用H1，面对的用户，要突出其视觉效果。
C.从SEO角度而言，title的权重高于H1，其适用性要比H1广。
②b为了加粗而加粗，strong为了标明重点而加粗
解析：
A.b这个标签对应 bold，即文本加粗，其目的仅仅是为了加粗显示文本，是一种样式／风格需求；
B.strong这个标签意思是加强字符的语气，表示该文本比较重要，提醒读者／终端注意。为了达到这个目的，浏览器等终端将其加粗显示；
③ 同②i为了斜体而斜体，em为了标明重点而斜体，且对于搜索引擎来说strong和em比b和i要重视的多
参与互动
Jupyter 中的 Numpy 在打印时出错（Python 版本 3.8.8）：TypeError: 'numpy.ndarray' object is not callable
如何解决Jupyter 中的 Numpy 在打印时出错（Python 版本 3.8.8）：TypeError: ''numpy.ndarray'' object is not callable？
晚安， 尝试打印以下内容时，我在 jupyter 中遇到了 numpy 问题，并且得到了一个 错误： 需要注意的是python版本是3.8.8。 我先用 spyder 测试它，它运行正确，它给了我预期的结果
使用 Spyder：
import numpy as np
for i in range (5):
n = np.random.rand ()
print (n)
Results
0.6604903457995978
0.8236300859753154
0.16067650689842816
0.6967868357083673
0.4231597934445466
现在有了 jupyter
import numpy as np
for i in range (5):
n = np.random.rand ()
print (n)
-------------------------------------------------- ------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-78-0c6a801b3ea9> in <module>
2 for i in range (5):
3 n = np.random.rand ()
----> 4 print (n)
TypeError: ''numpy.ndarray'' object is not callable
感谢您对我如何在 Jupyter 中解决此问题的帮助。
非常感谢您抽出宝贵时间。
阿特，约翰”
解决方法
暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！
如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。
小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@）
numpy 与 list 的区别 定义多维数组，取数组元素 numpy 数值类型 数据类型对象 dtype (''int32'') e.dtype.type 所占字节数 ...
Python 3.6.2 (v3.6.2:5fd33b5, Jul 8 2017, 04:57:36) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32
Type "copyright", "credits" or "license()" for more information.
>>> import numpy as np
>>> a=list(range(10,15))
>>> a
[10, 11, 12, 13, 14]
>>> b=np.arange(5)
>>> b
array([0, 1, 2, 3, 4])
>>> type(a)
<class ''list''>
>>> type(b)
<class ''numpy.ndarray''>
>>> a[1]
11
>>> b[1]
1
>>> a*2
[10, 11, 12, 13, 14, 10, 11, 12, 13, 14]
>>> b*2
array([0, 2, 4, 6, 8])
>>> a**2
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#11>", line 1, in <module>
a**2
TypeError: unsupported operand type(s) for ** or pow(): ''list'' and ''int''
>>> b**2 //b的二次方
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#12>", line 1, in <module>
b**2 //b的二次方
NameError: name ''b的二次方'' is not defined
>>> #b的二次方
>>> b**2
array([ 0, 1, 4, 9, 16], dtype=int32)
>>> b**2
array([ 0, 1, 4, 9, 16], dtype=int32)
>>> b.dtype
dtype(''int32'')
>>> #b元组都是整型
>>> b.shape
(5,)
>>> #多维数组
>>> c=np.array([a,b])
>>> c
array([[10, 11, 12, 13, 14],
[ 0, 1, 2, 3, 4]])
>>> d=[a,b]
>>> d
[[10, 11, 12, 13, 14], array([0, 1, 2, 3, 4])]
>>> c.shape
(2, 5)
>>> c.size
10
>>> e=np.array([c,c*2])
>>> e
array([[[10, 11, 12, 13, 14],
[ 0, 1, 2, 3, 4]],
[[20, 22, 24, 26, 28],
[ 0, 2, 4, 6, 8]]])
>>> e.shape
(2, 2, 5)
>>> e[1]
array([[20, 22, 24, 26, 28],
[ 0, 2, 4, 6, 8]])
>>> e[1,0]
array([20, 22, 24, 26, 28])
>>> e[1,0,3]
26
>>> #numpy数值类型
>>> type(d)
<class ''list''>
>>> type(d[1])
<class ''numpy.ndarray''>
>>> e.dtype
dtype(''int32'')
>>> e[1].dtype
dtype(''int32'')
>>> b.np.arange(5,dtype=np.int64)
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#37>", line 1, in <module>
b.np.arange(5,dtype=np.int64)
AttributeError: ''numpy.ndarray'' object has no attribute ''np''
>>> b=np.arange(5,dtype=np.float16)
>>> b
array([ 0., 1., 2., 3., 4.], dtype=float16)
>>> b=np.arange(5,dtype=np.int64)
>>> b
array([0, 1, 2, 3, 4], dtype=int64)
>>> #所占字节数
>>> e.dtype.itemsize
4
>>> #字符码
>>> e.dtype.char
''l''
>>> #数组切片
>>> b[2:5]
array([2, 3, 4], dtype=int64)
>>> e[0,0,2:5]
array([12, 13, 14])
>>> e[0,0,0:5:2]
array([10, 12, 14])
>>> #数组反转
>>> e[::-1]
array([[[20, 22, 24, 26, 28],
[ 0, 2, 4, 6, 8]],
[[10, 11, 12, 13, 14],
[ 0, 1, 2, 3, 4]]])
>>> e[::1]
array([[[10, 11, 12, 13, 14],
[ 0, 1, 2, 3, 4]],
[[20, 22, 24, 26, 28],
[ 0, 2, 4, 6, 8]]])
>>> #处理数组形状
>>> m=np.arange(24)
>>> m
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])
>>> m.shape
(24,)
>>> #视图
>>> n=m.reshape(3,8)
>>> #一维转多维
>>> n.shape
(3, 8)
>>> n
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]])
>>> o=m.reshape(3,2,4)
>>> o
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]]])
>>> #直接改变形状
>>> m.shape=(2,3,1,4)
>>> m
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]]]])
>>> #直接改变形状
>>> m.resize(3,8)
>>> m
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]])
>>> e.ravel()
array([10, 11, 12, 13, 14, 0, 1, 2, 3, 4, 20, 22, 24, 26, 28, 0, 2,
4, 6, 8])
>>> n.flatten()
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])
>>> #n.flatten()为重新分配内在
>>> #e.ravel()是多维转一维
>>> #视图
>>> n.reshape()
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#75>", line 1, in <module>
n.reshape()
TypeError: reshape() takes exactly 1 argument (0 given)
>>> n.reshape(24,)
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])
>>> n
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]])
>>> n.shape
(3, 8)
>>> n.shape=(24,)
>>> n
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])
>>> n.resize(24,)
>>> n
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])
>>> n=m.reshape(3,8)
>>> n
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]])
>>> n.resize(24,)
>>> n
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])
>>>
>>> #数组遍历
>>> for x in np.nditer(m)
SyntaxError: invalid syntax
>>> for x in np.nditer(m):
print(x)
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
>>> #F为纵向遍历
>>> for x in np.nditer(m,order="F"):
print(x)
0
8
16
1
9
17
2
10
18
3
11
19
4
12
20
5
13
21
6
14
22
7
15
23
>>> for x in np.nditer(m,order="C"):
print(x)
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
numpy.random.random & numpy.ndarray.astype & numpy.arange
今天看到这样一句代码：
xb = np.random.random((nb, d)).astype(''float32'') #创建一个二维随机数矩阵（nb行d列）
xb[:, 0] += np.arange(nb) / 1000. #将矩阵第一列的每个数加上一个值要理解这两句代码需要理解三个函数
1、生成随机数
numpy.random.random(size=None)
size为None时，返回float。
size不为None时，返回numpy.ndarray。例如numpy.random.random((1,2))，返回1行2列的numpy数组
2、对numpy数组中每一个元素进行类型转换
numpy.ndarray.astype(dtype)
返回numpy.ndarray。例如 numpy.array([1, 2, 2.5]).astype(int)，返回numpy数组 [1, 2, 2]
3、获取等差数列
numpy.arange([start,]stop,[step,]dtype=None)
功能类似python中自带的range()和numpy中的numpy.linspace
返回numpy数组。例如numpy.arange(3)，返回numpy数组[0, 1, 2]
关于Python 学习之 Pandas 和 Numpy 的区别！和pandas与numpy的区别的介绍已经告一段落，感谢您的耐心阅读，如果想了解更多关于HTML篇(006)-title与 h1 的区别、b 与 strong 的区别、i 与 em 的区别、Jupyter 中的 Numpy 在打印时出错（Python 版本 3.8.8）：TypeError: 'numpy.ndarray' object is not callable、numpy 与 list 的区别 定义多维数组，取数组元素 numpy 数值类型 数据类型对象 dtype (''int32'') e.dtype.type 所占字节数 ...、numpy.random.random & numpy.ndarray.astype & numpy.arange的相关信息，请在本站寻找。
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