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NumpyPandas高效函数学生必看
1、NumPy、Pandas中的高效函数 map（） map（） 函数根据相应的输入来映射Series的值。用于将一个 Series中的每个值替换为另一个值， 该值可能来自一个函数、也 可能来自于一个dict或Series。
2、我们可以将Pandas中的.str（）方法与NumPy的np.where函数相结合，np.where函数是Excel的IF（）宏的矢量化形式，它的语法如下：如果condition条件为真，则执行then，否则执行else。
3、七个Python效率工具！Pandas-用于数据分析 Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集； 它的使用基础是 Numpy（提供高性能的矩阵运算） ； 用于数据挖掘和数据分析， 同 时也提供数据清洗功能。
python关于numpy基础问题
1、numpy 是使用python进行数据分析不可或缺的第三方库，非常多的科学计算工具都是基于 numpy 进行开发的。ndarray对象是用于存放同类型元素的多维数组，是numpy中的基本对象之一，另一个是func对象。
2、numpy提供的两种基本对象是ndarray和ufunc。numpy是Python程序开发的一种开源的数值计算扩展，这种工具可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的多，支持大量的维度数组与矩阵运算。
3、numpy中常用 array 函数创建数组，传入列表或元组即可。创建一维数组，并指定数组类型为 int ：创建二维数组：还可以使用 arange 函数创建一维数字数组，用法类似python的 range 函数.numpy的 random 模块用来创建随机数组。
Numpy的各种下标操作
针对一维的numpy的ndarray数组，获取前N位的具体的数值（value），针对一维的numpy的ndarray数组，获取前N位所在的下标（index），一个是原地sort，一个是np.argsort（）获取下标。
对于循环操作中下标的操作应该先处理越界，然后再根据的正负转换成对应的正负坐标。a=python #len（a）=6i=1j=4k=1b=a[i：j：k] #结果为yth 。
在Numpy库中ndarray对象是其核心，它支持任意维度的数组（向量），所有的运算都是以array为基础展开的。此外，在 Numpy的 矩阵mat是array的一个子集，也就是二维的数组。下面我们来看一下array的基本运算。
NumPy 中的切片语法： x[start：stop：step] ，如果没有赋值，默认值 start=0， stop=size of dimension， step=1。
格式：numpy.sort（a， axis， kind， order）参数：a ： 要排序的数组 axis： 使得sort函数可以沿着指定轴对数据集进行排序。axis=1 为沿横轴排序，axis=0为沿纵轴排序，axis=None将数组平坦化后进行排序。
上述操作均是在同尺度数组之间进行的，对于不同尺度数组间的操作，会使用到广播特性。索引：获取数组***定位置元素的过程； 切片：获取数组元素子集的过程。
python基础之numpy.reshape详解
首先随机生成一个4行3列的数组 使用reshape，这里有两种使用方法，可以使用np.reshape（r，（-1，1），order=F），也可以使用r1=r.reshape（-1，1），order=F），这里我选择使用第二种方法。
在数据转化的过程中，我们一般使用numpy.reshape（）进行数据转化。这里进行相应的演示。
在计算机编程中，reshape的意思是重新定义一个数组（或矩阵）的形状，而不改变其中的元素。这个过程是通过改变数组的维度来实现的。
NumPy 是一个用于科学计算的基础 Python 库（ 安装说明 ）。它可以让你在 Python 中使用向量和数学矩阵，以及许多用 C 语言实现的[_a***_]函数。在 Notebook 中导入 NumPy：数组是将数据组织成若干个维度的数据块。
NumPy是Python中科学计算的基础包。
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