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1.pandas依赖哪些包
2.七爪源码：NumPy 简介：5 个非常有用的码包函数
3.如何安装numpy和scipy
4.pycharm+Ctrl加左键查看不了numpy包是怎么回事？
5.ubuntu下安装numpy和scipy正确方法

pandas依赖哪些包

       pandas依赖numpy、six、码包pytz、码包python-dateutil四个包。码包根据查询博客园显示，码包《window上利用pip安装pandas》里提到：pandas包是码包springboot源码考哪些依赖另外四个包：numpy、six、码包pytz、码包python-dateutil。码包安装之前需要确保这四个依赖包已经安装。码包pandas是码包python语言的一个扩展程序库，用于数据分析。码包pandas是码包一个开放源码、bsd许可的码包库，提供高性能、码包易于使用的数据结构和数据分析工具。

七爪源码：NumPy 简介：5 个非常有用的函数

       与数字作斗争？让 NumPy 解决问题。

       介绍

       NumPy 是为科学计算设计的 Python 包。它利用与数学分支相关的各种公式，如线性代数和统计学。数据科学和机器学习领域的高仿刀客源码网模板源码专业人员可能对 NumPy 的了解不够深入，但 NumPy 的优势在于其数组操作速度比 Python 列表快。下面通过示例对比了 Python 列表和 NumPy 数组的执行时间。

       “我们为什么要间接使用 NumPy？”

       除非您专注于应用数学或统计学，否则您通常需要处理表格形式的数据，并使用 Pandas 库进行数据预处理。 Pandas 是一个在 Python 中提供高性能数据操作的开源库。它建立在 NumPy 的基础上，因此使用 Pandas 需要 NumPy。

       有用的 NumPy 函数

       1. np.argmax() 函数

       返回沿轴的最大值的索引。使用 np.argmax() 时，怎么用源码搭建网站源码可以按 SHIFT+TAB 查看文档字符串以获取更多细节。

       例子：创建一个二维数组来查找数组的 argmax()。输出结果将显示最大值的索引。

       输出结果如下：

       将数组 a 作为参数传递给 np.argmax() 后，将得到以下输出。

       2. np.tensordot() 函数

       用于计算沿指定轴的张量点积。打开文档字符串查看该函数的示例。给定两个张量 a 和 b，以及一个包含两个类似数组的对象，`(a_axes,织梦源码是什么类型的源码 b_axes)`，函数将对 a 和 b 的元素进行求和，这些元素位于指定轴 `a_axes` 和 `b_axes` 上。第三个参数可以是一个非负整数，表示将最后的“N”维度 `a` 和 `b` 相加。

       3. np.quantile() 函数

       计算沿指定轴的数据的第 q 个分位数。该函数提供了一种在数组中查找特定位置的方法。

       4. np.std() 函数

       计算沿指定轴的标准偏差，用于度量数组元素分布的分散程度。默认情况下，函数会将数组扁平化，易语言的源码在哪里看源码但也可以指定轴进行计算。

       例子：通过示例演示 np.std() 的使用方法。

       5. np.median() 函数

       计算沿指定轴的中位数。该函数返回数组元素的中位数，提供了一种找到数据集中点的方法。

如何安装numpy和scipy

       NumPy是一个定义了数值数组和矩阵类型和它们的基本运算的语言扩展。

       SciPy是一种使用NumPy来做高等数学、信号处理、优化、统计和许多其它科学任务的语言扩展。

       å­¦ä¹ è¿™ä¸¤ä¸ªå·¥å…·çš„话，官方有很详细的文档和教程来帮助入门：我是传送门

       å¦å¤–，还有一本书《NumPy and SciPy》，很薄，才页：我是传送门

       å¦‚何安装NumPy和SciPy

       ä¹‹æ‰€ä»¥å†™è¿™ç¯‡æ–‡ç« ä¸»è¦æ˜¯å› ä¸ºSciPy官网貌似强推安装基于Python的庞大软件（Software Distribution），但是安装这些软件一般就要删除之前的Python，有点太伤筋动骨了，之后找了好久才在官网的角落找到了SciPy的干净的扩展包= =.. 这篇文章就当给后人某个方便吧

       å®‰è£…NumPy和SciPy有两种方法:

       ç¬¬ä¸€ç§æ–¹æ³•æ˜¯å®‰è£…基于Python开发的完整的软件（Software Distribution），这些软件里一般继承了很多python扩展包，还有一些其他的实用的的工具，比如IPython，Spyder等。这种方法的有点就是简单，一劳永逸，傻瓜式安装，就跟安装普通的程序一样，并且一下就安装了很多扩展包；缺点就是体积略大，一般要删除之前的纯净版Python，因此之前如果有东西（比如Python的IDE）的配置是基于之前的纯净版Python的话，就需要重新配置了。当然这些也都很简单，新安装的Python一般就在这些软件的某个文件夹里。

       SciPy的官网就有这些软件的安装地址，链接在这里：我是传送门

       å…¶ä¸­Python(x,y)貌似比较有名，国内有人还基于这个软件写了本科学计算的书，叫《Python科学计算》

       å¤§å®¶å–œæ¬¢å“ªä¸ªå°±ä¸‹å“ªä¸ªå¥½å•¦~

       ç¬¬äºŒç§æ–¹æ³•æ˜¯å®‰è£…Python扩展包，由于SciPy是基于NumPy的，所以需要先安装NumPy，再安装SciPy。这种方法稍微麻烦一点，但是也能在分钟内搞定（不算下载时间）。优点就是安装的东西体积小，也不用伤筋动骨的删以前的Python

       NumPy下载链接在这里：我是传送门

       Windows系统的话直接下对应的exe文件就好，点开就直接装了，简单易行。Linux系统就要下载tar包了，然后cd到对应目录执行python setup.py build, python setup.py install应该就可以了（没试过，不过一般都这样）

       SciPy下载链接在这里：源码包，可执行文件

       Windows下直接下载可执行文件，直接就能装了。Linux下还是要下源码包，然后用上面的方法安装（同没试过，不过应该是这样）

       æµ‹è¯•æ˜¯å¦å®‰è£…成功：

       NumPy的话，在IDLE里面执行importnumpy，如果没报错一般就安装好了

       SciPy的话，在IDLE里面执行importscipy，如果没报错一般就安装好了

pycharm+Ctrl加左键查看不了numpy包是怎么回事？

       在 PyCharm 中无法查看 NumPy 包的源代码，可能是因为 PyCharm 没有正确地安装或配置 NumPy。以下是一些可能的解决方法：

       确保已经正确安装 NumPy，并且在 PyCharm 中设置了正确的解释器。您可以在 PyCharm 的设置中检查解释器设置，确保已经添加了 NumPy 库。

       确认您的 PyCharm 版本支持 NumPy。您可以尝试升级 PyCharm 或使用其他支持 NumPy 的 IDE。

       确保您的 PyCharm 版本已经正确配置了 NumPy 的源代码路径。您可以尝试手动配置 NumPy 的源代码路径。

       如果上述方法都没有解决问题，您可以尝试重新安装 PyCharm 或 NumPy 包。

ubuntu下安装numpy和scipy正确方法

       NumPy是用Python进行科学计算的基本软件包，它提供了大型多维数组和矩阵的支持，以及一个高级数学函数库进行数组操作。NumPy包括矩阵数据类型、矢量处理和精密运算库，专为严格的数字处理而设计。

       要安装NumPy，请首先确保您的Ubuntu系统中已安装Python。如果没有，请在终端中输入以下命令进行安装：

       pip install numpy

       SciPy是开放源码的数学、科学和工程软件库，依赖于NumPy。SciPy库提供了N维数组操作的便捷工具，并与NumPy数组协同工作。它包含用户友好且高效的数值例程，如数值积分和优化，适用于各种操作系统。NumPy和SciPy易于使用且功能强大，受到众多科学家和工程师的信赖。

       要安装SciPy，请在终端中输入以下命令：

       pip install scipy

       在安装NumPy和SciPy的过程中，可能会遇到网络速度慢或遇到防火墙限制的情况。此时，直接使用pip安装或源码安装可能会面临挑战。本文推荐的安装方式通常较为可靠。