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Github 上 Pandas, Numpy 和 Scipy 三个库中 20 个最常用的函数

几个月前,我看到一篇博客中列出了 Github 网站上 Python 常用库中使用频率最高的一些函数/模块。我在这个基础上做了可视化理,并撰写了每个库中使用频率前十的函数示例。其中本文中只包含了部分示例,完整的示例可以参见我的 Github。

首先我利用 requests 和 BeautifulSoup 从原始博客中爬取相关的数据,然后利用 matplotlib 和 seaborn 来绘制条形图,其中函数的排序由包含该函数的资源库(Repositories)数目所决定。比如,虽然 pd.Timestamp 的总频次特别高,但是该函数仅在少量的资源库中出现,所以它的排序相对靠后。

Pandas

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DataFrame: 创建一个 dataframe 对象

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merge:联结两个 dataframe

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Numpy

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arange: 创建某个区间内等间距的序列数组

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mean: 沿着某个轴向计算列表/数组中所有数据的平均数

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Scipy

Github 上 Pandas, Numpy 和 Scipy 三个库中 20 个最常用的函数

stats: 常用的统计函数或分布函数

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linalg: 常用的线性代数函数,如逆矩阵(linalg.inv)、行列式(linalg.det)

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interpolate: 样条函数和插值函数

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signal: 包含信号处理工具

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misc: misc.imread 和 misc.imsave 分别用于读取和保存图像数据

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最后谢谢各位的阅读,你可以在我的 Github中看到完整的函数示例。

Github 上 Pandas, Numpy 和 Scipy 三个库中 20 个最常用的函数

原文链接: https://galeascience.wordpress.com/2016/08/10/top-10-pandas-numpy-and-scipy-functions-on-github/

原文作者:Alexander Galea

译者:Fibears

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