机器学习——Numpy、 Matplotlib、 Pandas的使用

我就是我 2023-09-30 05:16 10阅读 0赞

实验1 Anaconda3的使用和Numpy、 Matplotlib、 Pandas的使用

1 实验目的

1.  掌握在 Anaconda3环境下编写Python程序的方法。
2.  掌握Numpy中对数组的操作方法。
3.  掌握Matplotlib中常用图形的绘制方法。
4.  掌握 Pandas中对数据框的操作方法。

2 实验内容

1.  从 Anaconda3进入Jupiter Notebook，创建一个新的程序，保存到D:\\maln目录下。写出具体步骤。
2.  创建一个2行3列的二维数组，并将其各元素初始化为0。
3.  设x=\[1,2,3,4,5\]，y=\[1,4,9,16,25\]，画出散点图。
4.  创建一个2行2列的数据框df，行标签为0、1，列标签为A、B，如下所示

A B

0 11 12

1 21 22

并打印出来。然后提取第0行第1列元素，并打印出来。

--------------------

1.省略

> 2.创建一个2行3列的二维数组，并将其各元素初始化为0。
> 
> import [numpy][] as np
> 
> a=np.zeros((2,3),dtype=int)  
> n = np.array(a)  
> print(n)

> 3.设x=\[1,2,3,4,5\]，y=\[1,4,9,16,25\]，画出散点图。
> 
> import matplotlib.pyplot as plt  
> import numpy as np  
>   
> x = np.array(\[1, 2, 3, 4, 5\])  
> y = np.array(\[1, 4, 9, 16, 25\])  
>   
> plt.scatter(x, y)  
> plt.show()

> 4.创建一个2行2列的数据框df，行标签为0、1，列标签为A、B，如下所示,并打印出来。然后提取第0行第1列元素，并打印出来。
> 
> import pandas as pd
> 
> data = \[\[11,12\],\[21,22\]\]
> 
> df = pd.DataFrame(data,columns=\['A','B'\])
> 
> print(df)  
> print(df.iloc\[0,1\])

关于matplotlib的其他设置：

> \# 设置x,y,标题  
> plt.title("一个星期的竹笋生长情况折线统计图")  
> plt.ylabel('长度/cm')  
> plt.xlabel('天数/天')
> 
> \# 显示中文  
> plt.rcParams\['font.sans-serif'\] = \['SimHei'\]  
> \# 设置X轴的刻度  
> plt.xticks((“组距差书”),(”刻度标签“))

[numpy]: https://so.csdn.net/so/search?q=numpy&spm=1001.2101.3001.7020