python用於資料科學中的實用函式（一）

#1. 

datapanda = pandas.read_csv(path, sep=',', engine='python')
datasets  = datapanda.values # 返回資料型別為二維陣列
datas = pandas.dataframe(datasets)              
datas.to_csv(csvpath, mode='a', header=0, index=0) # 寫入csv，
#header=0, index=0不顯示頭和行號
#2.  
np.column_stack((array1, array2)) 	# 列合併陣列
np.row_stack((array1, array2)) 	 	# 行合併陣列
#3.    n = line.count(',') # 查詢字元出現的次數
#4.	a = np.matrix([[1,2,3,4,5]]*3) # 重複擴充套件矩陣
b = np.matrix([2,4,6,8,10])
c = a/b
print(c)
print(type(c))
#[[0.5 0.5 0.5 0.5 0.5]
# [0.5 0.5 0.5 0.5 0.5]
# [0.5 0.5 0.5 0.5 0.5]]
##5.
a = np.array([[1,2,3,4,5]]*3) # 重複擴充套件陣列
b = np.array([2,4,6,8,10])
c = a/b
print(c)
print(type(c))
#[[0.5 0.5 0.5 0.5 0.5]
# [0.5 0.5 0.5 0.5 0.5]
# [0.5 0.5 0.5 0.5 0.5]]
#

3個用於資料科學的頂級Python庫

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