机器学习——Numpy、 Matplotlib、 Pandas的使用

实验1 Anaconda3的使用和Numpy、 Matplotlib、 Pandas的使用

1 实验目的

  1. 掌握在 Anaconda3环境下编写Python程序的方法。
  2. 掌握Numpy中对数组的操作方法。
  3. 掌握Matplotlib中常用图形的绘制方法。
  4. 掌握 Pandas中对数据框的操作方法。

2 实验内容

  1. 从 Anaconda3进入Jupiter Notebook,创建一个新的程序,保存到D:\maln目录下。写出具体步骤。
  2. 创建一个2行3列的二维数组,并将其各元素初始化为0。
  3. 设x=[1,2,3,4,5],y=[1,4,9,16,25],画出散点图。
  4. 创建一个2行2列的数据框df,行标签为0、1,列标签为A、B,如下所示

         A     B

0      11    12

1      21    22

并打印出来。然后提取第0行第1列元素,并打印出来。


1.省略

2.创建一个2行3列的二维数组,并将其各元素初始化为0。

import numpy as np

a=np.zeros((2,3),dtype=int)
a = np.array(a)
 

3.设x=[1,2,3,4,5],y=[1,4,9,16,25],画出散点图。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([1, 4, 9, 16, 25])

plt.scatter(x, y)
plt.show()

 4.创建一个2行2列的数据框df,行标签为0、1,列标签为A、B,如下所示,并打印出来。然后提取第0行第1列元素,并打印出来。

import pandas as pd

data = [[11,12],[21,22]]

df = pd.DataFrame(data,columns=['A','B'])

print(df)
print(df.iloc[0,1])

关于matplotlib的其他设置:

# 设置x,y,标题
plt.title("一个星期的竹笋生长情况折线统计图")
plt.ylabel('长度/cm') 
plt.xlabel('天数/天')

# 显示中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] 
# 设置X轴的刻度
plt.xticks((“组距差书”),(”刻度标签“))

你可能感兴趣的:(机器学习,机器学习,python,深度学习,npm)