目录
(1)强大的多维数组对象
(2)复杂的函数功能
(3)集成c/c++和FORTRAN代码的工具
(4)有用的线性代数、傅里叶变换和随机数功能等。
import numpy as np
完善了NumPy 的功能,提供了文件输入、输出功能,为多种应用提供了大量工具和算法,如基本函数、特殊函数、积分、优化、插值、傅里叶变换、信号处理等。
包含各种绘图模块的库,能根据数组创建高质量的图形,并交互式地显示它们。
使用如下命令,可轻松导入可视化所需的模块:
import matplotlib.pyplot as plt 或者 improt pylab as plt
IPython满足了Python交互式shell命令的需要,它是基于shell、Web浏览器和应用程序接口的python版本,具有图形化集成、自定义命令、丰富的历史记录和并行计算等增强功能。它通过脚本、数据和相应结果清晰又有效地说明了各种操作。
科学计算库,可求极限、解方程、求积分、微分方程、矩阵运算等计算问题。
可处理Numpy和SciPy所不能处理的问题。可处理包含不同类型数据地复杂表格和时间序列。Pandas可以轻松顺利地加载各种形式的数据。然后,可随意对数据进行切片、切块、处理缺失元素、添加、重命名、聚合、整形和可视化等操作。
2.2.1字符串
- '''2.2.1 字符串
- 访问字符串,可使用([])来截取字符串,基本语法如下:
- 变量[头下标:尾下表]
- 从左往右:以0开始
- 从右往左:以-1开始
- '''
- s ='hello world'
- print(s)
- print(s[0:-1]) #输出第一个到倒数第二个的所有字符
- print(s[-1]) #输出最后一个
- print(s[2:7]) #输出第三个到第七个字符
- print(s[2:]) #输出从第三个字符到结束
- print(s*2) #输出字符串两次