1、引言

小屌丝： 鱼哥，你说 Numpy 和Pandas都是应用于数据处理和分析，那这ta俩有啥区别呢？
小鱼：这… 名字不一样啊。

小屌丝：鱼哥，正经点。
小鱼：好吧， 那我就给你说几句。 本质上的区别。
小屌丝：别只说几句啊， 难得的机会，你多说几句，反正都是 Z公子买单。
小鱼：… 好吧，那就看在Z公子买单的份上，我就多说几句。

2、Numpy与Pandas比较

说到Numpy 和Pandas，在数据处理和分析界，无人不知无人不晓。
但是，嘿嘿， 为什么我还要叨唠呢？
因为今天，我们要聊一聊 Numpy和Pandas的另一面。

2.1 相同点

首先，Numpy 和Pandas的相同点，我们都知道，即：

• Numpy和Pandas都是Python的第三方库，用于数据处理和分析。
• 它们都提供了高效的数据结构和函数，可以处理大规模数据。
• Numpy和Pandas都支持向量化操作，可以对整个数组或数据框进行快速计算。
• 它们都具有广泛的功能和方法，可以进行数据的读取、转换、筛选、聚合等操作。

2.2 差异点

其次， Numpy 和Pandas的差异点，如：

应用不同

• Numpy主要用于数值计算和科学计算，提供了多维数组对象（ndarray）和相关的数学函数；
• 而Pandas则更适用于数据处理和分析，提供了数据框（DataFrame）和序列（Series）等数据结构；

数据结构不同

• Numpy的数据结构是多维数组，适用于处理数值型数据；
• 而Pandas的数据结构更灵活，可以处理不同类型的数据，包括数值型、字符串型、时间序列等；

操作不同

• Numpy的操作更底层，更适合进行数值计算和数组操作；
• 而Pandas提供了更高级的数据操作和分析功能，例如数据的合并、重塑、分组、透视等；

性能不同

• Numpy的性能更高，适用于处理大规模的数值计算；
• 而Pandas的性能相对较低，但更适合处理结构化的数据和进行数据分析。

2.3 应用场景

2.3.1 Numpy应用场景

Numpy应用场景如下：

• 数值计算：numpy 提供了高效的数组运算方法，可以处理包含大量数字的数据集，比如矩阵运算、向量运算、数组加减乘除等等。
• 科学计算：numpy 提供了大量的方法和函数，用于处理科学计算相关的数据，比如数据可视化、积分、微分、信号处理等等。
• 机器学习：numpy 提供了大量的方法和函数，用于处理机器学习相关的数据，比如神经网络模型训练、自编码器、条件随机场等等。
• 图像处理：numpy 提供了大量的方法和函数，用于处理图像相关的数据，比如图像滤波、图像变换、图像分割等等。
• 科学数据分析：numpy 提供了大量的方法和函数，用于处理科学数据相关的数据，比如天文学、物理学、地球科学等等。

2.3.2 Pandas 应用场景

pandas 的应用场景如下：

• 数据分析：pandas 提供了大量的方法和函数，用于处理数据的不同方面，比如数据读取、数据过滤、数据分组、数据排序、数据汇总、数据分析等等。
• 金融分析：pandas 提供了大量的方法和函数，用于处理金融数据相关的数据，比如股票数据分析、债券数据分析、期货数据分析等等。
• 商业智能：pandas 提供了大量的方法和函数，用于处理商业数据相关的数据，比如销售数据分析、客户数据分析、市场数据分析等等。
• 数据可视化：pandas 提供了大量的方法和函数，用于处理数据可视化相关的数据，比如图表绘制、数据地图生成等等。
• 人工智能：pandas 提供了大量的方法和函数，用于处理人工智能相关的数据，比如自然语言处理、图像识别、语音识别等等。

2.4 代码示例

接下来，我就以两段代码，来看下Pandas和Numpy的差异。

2.4.1 Numpy

代码示例

import numpy as np

# 创建一个一维数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 对数组进行加法操作
result = arr + 1

print(result)  # 输出：[2 3 4 5 6]

2.4.2 Pandas

代码示例

import pandas as pd

# 创建一个数据框
data = {'Name': ['Tom', 'John', 'Mike'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)

# 筛选年龄大于30的数据
result = df[df['Age'] > 30]

print(result)

3、总结

看到这里，今天的分享就结束了。
今天主要对Numpy 和Pandas的差异点及应用场景进行了一些分享。
在上一篇，小鱼也说过， 学好Pandas，走到"哪里"都不怕。

如果您想学习数据分析，可以直接跳转到小鱼的数据分析专栏，

这里有：

• 《数据分析之Pandas从入门到放弃：代码+实战，9分钟带你推开Pandas大门！！！》
• 《Python3，Pandas 5行代码实现对excel 读写操作》
• 《多种方法，同时执行多条SQL语句，并把查询结果分别写入不同Sheet页，妥妥的学到了》
• 《Python3，处理Excel文件IO流的方法那么多，或许只有Pandas算得上靠谱。》
  …

这里就不一样例举了， 感兴趣的，可以直接进入专栏，查看喜欢的文章。

我是小鱼：

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