numpy和pandas学哪个,numpy和pandas数据处理函数
Python：使用pandas和numpy计算标准差的区别
首先，普及一下pandas与numpy的区别：
pandas操作的数据集是Series，本质上是列表与字典的混合，常用的数据形式为DataFrame；
numpy操作的数据集是数组或矩阵。
1、对数组求均值、方差、标准差
2、对矩阵求标准差
注意：在求标准差时需要注意几个问题：
1、在统计学中，标准差分为两种：
（1）总体标准差：标准差公式根号内除以n，是有偏的。
（2）样本标准差：标准差公式根号内除以n-1，是无偏的。
2、pandas与numpy在计算标准差时的区别
（1）numpy
? ? ? ? ?在numpy中计算标准差时，括号内要指定ddof的值，ddof表示自由度，当ddof=0时计算的是总体标准差；当ddof=1时计算的是样本标准差，当不为ddof设置值时，其默认为总体标准差。
（2）pandas
? ? ? ? ?在使用pandas计算标准差时，其与numpy的默认情况是相反的，在默认情况下，pandas计算的标准差为样本标准差。
pandas 和 numpy的区别
一、区别
numpy是数值计算的扩展包，panadas是做数据处理。
二、简介
1）NumPy：N维数组容器
NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多（该结构也可以用来表示矩阵（matrix））。据说NumPy将Python相当于变成一种免费的更强大的MatLab系统。
2）Pandas：表格容器
pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量快速便捷地处理数据的函数和方法。使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
想学IT，python和大数据哪个好点
如果你有了大量的数据，你应该去做什么呢？你可以去做人工智能，而最适合人工智能的编程语言是什么呢？当然是python了，这几乎已经是公认的，python中的一些可视化库，都是好看又好用的。
再看一下，如果你有了大量的数据，你应该去做什么呢？做科学计算？那怎么做科学计算更方便呢？当然还是python，numpy，pandas，scipy，做起来数学计算简直爽歪歪，超大矩阵秒出答案，各种数学公式一行代码解决问题。就一个字，顺滑！
当然其他的很多编程语言，也有很多非常不错的第三方库支持，不过就现在的趋势来说，python的占比份额越来越大。
而且对于初学者来说，python会更加友好，容易学，也容易找工作，用python入门，然后向大数据的方向发展学习，这才是一个更好的选择！
Numpy与Panda简介
numpy与pandas较python运行速度较快，pandas是基于numpy,是numpy的升级版本
其消耗资源少，采用的是矩阵运算，会比python自带的字典或者列表快好多
numpy的一些属性：
。 ndim:维度
。 shape：行数和列数
。 size: 元素的个数
import numpy as np
array = np.array([[1,2,3],[2,3,4]]) #将列表转换为矩阵
print(array)
"""
array([[1, 2, 3],
[2, 3, 4]])
"""
print('number of dim:',array.ndim) # 维度
print('shape :',array.shape) # 行数和列数
print('size:',array.size) # 元素个数
关键字
array:创建数组
dtype:指定数据类型
zeros:创建数据全为0
ones:创建数据全为1
arrange:按指定范围创建数据
linspace：创建线段
a = np.array([2,23,4]) #创建数组
print(a)
a = np.array([2,23,4],dtype=np.int)
print(a.dtype)
创建全零数组
a = np.zeros((3,4))
"""
array([[ 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0.]])
"""
创建全一数组, 同时也能指定这些特定数据的 dtype:
a = np.ones((3,4),dtype = np.int) # 数据为1，3行4列
"""
array([[1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1],
[
创建全空数组, 其实每个值都是接近于零的数:
a = np.empty((3,4)) # 数据为empty，3行4列
"""
array([[ 0.00000000e+000, 4.94065646e-324, 9.88131292e-324,
1.48219694e-323],
[ 1.97626258e-323, 2.47032823e-323, 2.96439388e-323,
3.45845952e-323],
[ 3.95252517e-323, 4.44659081e-323, 4.94065646e-323,
5.43472210e-323]])
用 arange 创建连续数组:
a = np.arange(10,20,2) # 10-19 的数据，2步长
"""
array([10, 12, 14, 16, 18])
"""