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column 专栏; 圆柱; 纵队，列 import pandas as pd 导入 pandas 包，在 pandas 中把数据存储成 dataframe 数据结构，一个 dataframe 就是一张表，通过cav 文件导入 python，csv 文件第一行为列名，通常第一个字符为 "，"，以便做成表格时与第一列的行名 错开，因为第一行第一列的交叉处是没有数据的 brics = pd.read_csv("path/to/brics.csv",index_col = 0) 获取列：brics["country"] 或者 brics.country 添加列：brics["要添加的列"]=[list] （把一个 list 赋值给它） 添加列（2）：brics["要添加的列"] = brics["country"]/brics["area"] 通过其他列来生成新列 获取行：brics.loc["BR"] 元素：brics.loc["行标"，"列标"] 或者 brics["列标"].loc["行标"] 或者 brics.loc["行标"]["列标"] （第三种实际上是先获得行标，再寻找列标，跟第二种方法相反）查看全部
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- 查看类型的命令：type() - Python 的数据类型：int, float, str, bool(True, False) - "+" 的妙用：用于数值时，作用是加法；用于字符串时，作用是连接，类似于 C++，JavaScript 等查看全部
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corrcoef 相关性 std标准差查看全部
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shape属性可以提供array的数据结构
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构造子集查看全部
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bmi[bmi>23] 构建numpy子集查看全部
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import matplotlib.pyplot as plt x=[] y=[] plt.plot(x,y) #线图 plt.scatter(x,y) #散点图 plt.show()查看全部
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当x拷贝给y的时候并不是拷贝的x的内容，而是x的引用，即地址查看全部
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数据科学中的python查看全部
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Numpy 方便高效处理数组的包 Matplotlib 做数据可视化 Scikit-learn 做机器学习的查看全部
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函数 在对象上条用函数（方法）查看全部
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plt.xlable('标签') plt.ylable('标签') #给 x，y 轴加标签 plt.title('标题') #给表加标题 plt.yticks([0,2,4,6,8]) #给y周添加刻度 plt.yticks([0,2,4,6,8],['0','2B','4B','6B','8B']) plt.fill_between（x，y，0，color=你设定的颜色(比如'green')） x,y都是 list >>> help(p.fill_between) Help on function fill_between in module matplotlib.pyplot: fill_between(x, y1, y2=0, where=None, interpolate=False, step=None, hold=None, data=None, **kwargs) Make filled polygons between two curves.查看全部
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max([list]) 可以得到最大值 round（x,y） x 是要截取的数值，y 控制精度，也就是小数点后的位数，默认 y=0查看全部
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包 --Python脚本的目录 --每个模块-一个模板 --Numpy--科学计算 --Matplotlib:数据可视化 --Scikit-learn--机器学习 --包的安装 http://pip.readthedocs.org/en/stable/installing/ 安装 get-pip.py 终端：python3 get-pip.py pip3 install numpy --引入包 import numpy查看全部
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1、max（list名）：取list中最大元素。 2、round（截取数值，截取精度）： 将截取数值按照截取精度进行截取，其中截取精度为整数，意思是按照四舍五入的原则截取小数点后面几位小数； 截取精度也可以省略，则默认按照四舍五入只截取整数部分。 3、help（函数名）：查看该函数的详细信息。 4、定义可选参数： [,可选参数]； 在函数名上选参数时可以在必选参数后面直接定义可选参数的数值，这样，若是在调用该函数时，只给了必选参数，则默认可选参数为函数本身给定的数值。 相当于课中round（x,y=0）查看全部
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