两个Python第三方库:Pandas和NumPy的比较

Pandas和NumPy作为Python数据分析框架下的两个第三方库,已成为数据科学领域相关工作的常见工具和技术。文章在简要介绍Pandas和NumPy特点的基础之上,从开源社区支持、基础数据结构、内存占用、数据兼容性、性能表现、数据对象、数据类型、访问方法、索引功能、可操作性、文件存储、使用场景、机器学习和人工智能中的应用等方面,细致比较了二者之间的异同,以期帮助研究者更加合理地选择和使用这两个第三方库。

基于Numpy的离散Bayes网络推理

Bayes网络有诸多实现工具,但这些工具或者安装复杂,或者因系统变庞大而受限,或者默认精度不够高,用Numpy常用工具使用数组或表结合全概率实现了简单离散Bayes网络构造及推理的批量计算,最终可以实现从简单到稍复杂离散Bayes网络的精确推理。

基于Arcpy和NumPy的DEM的投影形变分析方法

城市独立坐标系建立时必须考虑投影带和投影面的设置,传统的方法一般基于高等级控制点的坐标成果进行计算,但不够准确和全面。近年来,高精度数字高程模型(digital elevation model,DEM)成果逐渐应用于投影形变计算。根据DEM易于读取和计算的特点,基于Arcpy和Numpy实现其投影形变计算和分析,以及投影结果制图与输出的标准化和自动化。该方法计算效率高,结果准确可靠且可视统一,可用于大型建设工程独立坐标系的建立。

Python Arcpy与Numpy在土地集约利用中的应用——以江苏省为例

本文利用Numpy模块计算统计信息,Arcpy模块进行栅格运算,结合ArcGIS制图平台,采用主成分分析的原理空间化江苏省城镇土地集约综合得分栅格,对输出结果进行分区制图,并分析了2016年江苏省城镇土地集约利用情况。

城市下穿隧道照明设计计算软件研发

城市下穿隧道作为城市交通网络的重要一环,其照明设计的合理性更是关乎行车安全。为了提高设计效率和增强隧道照明设计的合理性,本软件采用Python语言,研发了一款城市下穿隧道照明设计计算软件。本文首先简要介绍了照明指标计算和亮度计算;接着借助科学计算库NumPy进行照明指标和亮度计算,界面则通过Python内置的Tkinter库来实现;最后以成都市某一在建下穿隧道为例进行工程验证。结果表明,该软件能够准确计算照明指标和亮度。

基于Python的消防投石车投掷轨迹的模拟仿真

旨在利用Python编程模拟消防投石车的投掷轨迹。作为一种传统的军事武器,投石车的准确投掷对于军事战略和工程设计具有重要意义。首先,根据实际情况建立了消防投石车的物理模型,并配置了相关参数;其次,对投石车进行了动力学分析,并使用NumPy库中的数值计算函数编写了投掷轨迹的模拟算法;最后,通过Matplotlib库进行动画模拟,绘制出投石车的投掷过程及轨迹。利用Python中的NumPy库的数值计算功能,能够快速且准确地模拟投石车的投掷过程,并基于Matplotlib库生成投掷轨迹的可视化结果。

基于Python的虚拟仪器技术研究及实现

基于Python语言高效、灵活、面向对象等特性,结合PYQT以及NumPy等扩展模块提供的强大功能,通过将控件对象及回调函数抽象为相应的类实例,使用户可以根据自身需求方便地修改程序代码以增减仪器的系统功能或规模,简化虚拟仪器开发过程,有效实现代码的重复利用,并通过实例表明,用Python开发虚拟仪器层次清晰,周期短,具有广泛的研究前景。

Python在电路实验数据处理中的应用

Python语言因为语句简洁,库类丰富、代码开源及可移植性好等特性,在数据分析与处理等方面有很好的应用。叠加原理的验证是电路实验的必做实验之一,其实验数据量大,手工计算繁琐、容易出错。以叠加原理为例,基于Python对测量数据分析,结果表明,电路实验中引入Python语言进行数据处理,简洁灵活,显示直观。学生能快速处理实验数据,判定测试数据质量,同时有助于实验教师评判实验报告,有效地提高批改效率。

基于Python的超市O2O营销数据分析

数据挖掘是分析数据的关键技术,利用Python语言及其IDE工具——PyCharm可以有效地对超市O2O(Online to Offline)营销产生的大量数据进行统计分析,从而加速线上线下资源整合,有利于超市的发展.通过对河南某大型连锁超市O2O营销产生的数据集进行去除无关属性、空数据、无效数据等预处理操作后,利用Python的第三方库Numpy、Pandas、Matplotlib等对预处理后的总数据集进行分析,得到了该数据集在年龄、用户等级、用户注册时间等不同维度上的分布情况.其中会员表所包含的用户中,大部分为年轻用户,小孩和老年人较少;另外,结合用户等级与他们的注册时长可以得出,大体上用户注册时间越长,等级就越高.超市决策人员可以根据统计分析的结果,调整营销策略,更好地服务客户、赢得客户.

ObsPy：将地震学引入科学Python生态系统的桥梁

NumPy和SciPy这两个Python库是十分强大的数值处理和分析工具,适用于多种应用程序。我们开发了一个Python库ObsPy(http://obspy.org),目的是使地震学软件包和工作流程的发展更为便利,也利用这些功能为地震学进入更大的科学Python生态系统建桥铺路。许多领域的科学家希望转化他们现有的工具和程序,以便能够利用Python所提供的这类平台环境,但是经常遇到下述困扰,例如特殊的文件格式、未知的专业术语,以及找不到合适的办法来替代软件中的某一个重要功能。我们提出一种方案,即在科学的NumPy包上层实现特定领域的时间序列库。据此,我们显示了一个时间序列数据的内部抽象表现的具体化实现,它能支持各种不同文件格式的读写。随后我们仔细描述了已充分发挥作用的旧代码的集成与改造,使它们能够在Python编写的现代工作流程之中继续发挥作用。最后我们举例研究如何将科研代码整合到ObsPy中,使其受众更为广泛。虽然本文给出的例子针对的是地震学,但是其中许多概念和抽象方法都可以直接应用于其他学科,特别是那些重点放在时间序列分析上的学科。

高频电子线路实验数据的Python处理分析

Python语言语句简洁、库类丰富、代码开源、可移植性好,在数据分析与处理等方面有广泛应用。变容二极管直接调频实验是高频电子线路实验部分的必做项目之一,其实验数据量不大,但内容相对抽象。相对于手工处理数据,基于Python对测量数据进行分析和处理,不但可以得到振荡频率与外加电压的拟合曲线视图,而且易于与理论值进行比较,验证测试数据的可靠性。因此,在高频电子线路实验中引入Python语言进行数据处理,简洁灵活、显示直观,不但使学生能快速处理实验数据,也有助于实验教师评判实验报告,提高工作效率。

基于Python的K-means算法实现方式对比研究

大数据时代的到来使Python语言受到越来越多的关注。在国际上,IEEE颁布的顶级编程语言交互排行榜中,Python已连续多年名列榜首,在国内,Python已经进入义务教育阶段小学课程。Python以其可读性强、使用范围广受到越来越多计算机使用人员的欢迎。Python在数据处理方面光彩夺目的表现得益于和其他过程控制语言的巨大不同,本文以经典K-means算法的实现为切入点,通过不同的编程方式实现同样的聚类过程,在UCI和生成数据集上分别运行不同程序,发现采用Numpy数据处理库可以显著提升程序运行效率,减少运行时间,展现出Python向量式数据计算的巨大优势。

Python在闪电监测资料分析中的应用

利用Numpy、Pandas和Matplotlib对闪电监测资料进行统计分析和可视化,介绍了雷暴日数、雷电个数、月分布、时分布、雷电强度等雷电特征分析和雷电月变化图、雷电时变化图、雷电流强度分布图制作的方法,完成了四川省2020年雷电活动特征分析。

浅析C语言、Java、Python的数组合并方法

在计算机高级编程语言中,数组是一种最常见且应用广泛的数据结构。不同的程序设计语言在数据合并上采取不同的实现方式,其合并程序在时间和空间效率也存在很大的差别。该文主要研究了C语言、java、python三种语言中数组合并的实现方法,并通过程序实例进行演示,对其时间和空间复杂度分别进行了详细的分析。实验结果表明,C语言在实现数组合并时效果最好,代码利用率更高,而且不受数组类型影响。当数组元素个数很少时,采用Java语言循环遍历更好,当数组元素个数很大时,使用System.arraycopy效率是最好;对于Python语言,采用不同的方法所用的时间复杂度相同。通过对比三种语言在数据合并中的性能差别,有助于用户根据实际应用需求合理选择适合的合并方法。

基于软件无线电的ETC无线电环境监测设备

随着全国高速公路正式取消省界收费站,电子不停车收费系统(ETC)在高速公路网中扮演越来越重要的角色。其正常运行需要在特定频段需要稳定的电磁环境,因此介绍并设计了一种基于软件无线电概念(SDR)的监测系统。具体设计包括一种微波微带阵列天线设计、一种基于SDR的高中频设计信号变换采集硬件实现和一种采用pyQT和Numpy库设计的软件环境与界面。经过实测,该系统可较好地实现对ETC无线电环境的监测。

基于Python的线性回归性能分析

Python语言因为简洁、易读以及扩展性强的特点,成为当下最流行的机器学习语言,通过扩展库NumPy,可以实现快速数组处理功能。同时,Python通过扩展TensorFlow框架,可以直接实现TensorFlow框架的机器学习,但是存在缺少定量分析的问题。文章通过模拟不同数量的数据,分别用NumPy库和TensorFlow框架来实现线性回归,通过比较相同的迭代次数的计算时间,相同的迭代精度的迭代次数的分析,给出了定量数据分析,为NumPy库和TensorFlow框架实践应用提供一定的参考依据。

机器学习聚类算法在室分建设中的应用及拓展

安徽联通在以往的建设中已经累计的大量的数据,物以类聚人以群分,如何将大数据数据聚类并提取有价值的内容供后续工作使用,本文利用安徽联通大数据平台提取的室分站点相关数据用人工智能中机器学习聚类算法对其进行分析,给出程序结果并对后续进一步拓展用法作探讨。

用Python编写自己的线性回归分析程序

在Python环境下,借助Qt Designer设计用户界面,实现了图形化的Excel数据导入、一元线性回归参数估计与统计检验,以及趋势图、散点图、拟合图、残差图的绘制。

基于数据分析法的超限经济订货批量

基于经济订货批量经典计算公式,针对复杂多变的实际情况,研究了超限经济订货批量的确定方法,有别于传统的解析法,利用Python及其numpy、matplotlib等模块,编写程序,实现超限经济订货批量的数据分析法确定技术,并对结果进行了直观的可视化。通过具体案例可知,采用数据分析法可以直观地显示各项单位平均成本曲线、经济订货批量及其单位平均总成本等,适合于其他更复杂情况下的经济订货批量分析与确定。

基于Python数据分析的高校绩效扣款统计方法

在高校的人事工作中,绩效扣款统计非常复杂,涉及工资、考勤、职务等因素。部分高校使用综合绩效管理系统存在系统需求变更难、操作复杂、系统运行缓慢等问题。本文提出一种使用Python读取MySQL数据信息,结合Pandas和NumPy数据分析库进行数据分析,结果通过Excel表返回的高校绩效扣款统计方法。实验证明,该方法在程序设计上轻量简洁,结果使用Excel表返回方便后续使用,灵活实用,提升了高校人事绩效扣款的工作效率。