Numpy和Pandas的区别
一、区别Numpy:是数值计算的扩展包,它能高效处理N维数组,复杂函数,线性代数.Panadas:是做数据处理。市python的一个数据分析包,二、简介1)NumPy:N维数组容器Numpy专门针对ndarray的操作和运算进行了设计,所以数组的存储效率和输入输出性能远优于Python中的嵌套列表,数组越大,Numpy的优势就越明显。Numpy系统是Python的一种开源的数值计算扩...
一、区别
Numpy:是数值计算的扩展包,它能高效处理N维数组,复杂函数,线性代数.
Panadas:是做数据处理。市python的一个数据分析包,
二、简介
1)NumPy:N维数组容器
Numpy专门针对ndarray的操作和运算进行了设计,所以数组的存储效率和输入输出性能远优于Python中的嵌套列表,数组越大,Numpy的优势就越明显。Numpy系统是Python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(nested list structure)结构要高效的多(该结构也可以用来表示矩阵(matrix))。据说NumPy将Python相当于变成一种免费的更强大的MatLab系统。
1.ndarray的优势
NumPy提供了一个N维数组类型ndarray,它描述了相同类型的“items”的集合。
一、内存块风格:
这是因为ndarray中的所有元素的类型都是相同的,而Python列表中的元素类型是任意的,所以ndarray在存储元素时内存可以连续,而python原生lis就t只能通过寻址方式找到下一个元素,这虽然也导致了在通用性能方面Numpy的ndarray不及Python原生list,但在科学计算中,Numpy的ndarray就可以省掉很多循环语句,代码使用方面比Python原生list简单的多。
二、ndarray支持并行化运算(向量化运算)
三、Numpy底层使用C语言编写,内部解除了GIL(全局解释器锁),其对数组的操作速度不受Python解释器的限制,效率远高于纯Python代码。
2.Pandas:表格容器
pansdas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。
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原文:https://blog.csdn.net/weixin_43407092/article/details/89575559
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