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Python数据分析与可视化大作业 + 源代码 + 数据 + 详细文档

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numpy库的使用 创建数组 x1 = np.array([1, 2, 3], dtype="int8") print(x1) print(x1.dtype) # 数据类型 x2 = np.array(range(1, 10), dtype="int8") print(x2) print(x2.dtype) x3 = np.arange(1, 10, 2, dtype="int8") print(x3) print(x3.dtype) 数据类型 x3 = np.arange(1, 10, 2, dtype="int8") print(x3) print(x3.dtype) # 改变数据类

官网的下载速度特别慢，特为大家下载下来供大家使用，下载后先解压。numpy-1.16.2+mkl-cp37-cp37m-win_amd64.whl

numpy-1.21.6+mkl-cp37-cp37m-win_amd64.whl由于从官网下载文件较慢，所以在此提供下载，本文件对应Python37版本为轮子文件，可通过pip安装

Python使用技巧，实战应用开发小系统参考资料，源码参考。经测试可运行。 详细介绍了一些Python框架的各种功能和模块，以及如何使用Python进行GUI开发、网络编程和跨平台应用开发等。 适用于初学者和有经验的开发者，能够帮助你快速上手JPython并掌握其高级特性。

Numpy与Pandas库使用教学PPT（共87P），详细介绍了python最常用的两个库数值计算库numpy和数据表计算库pandas-号称python中的excel，实际上它的功能远高于excel，掌握好这两个库，打好基础，后面的python金融、大数据、机器学习、AI等就等于学习了一半了，所以这两个库的基础一定要打牢，本PPT中有大量的案例，很多代码是拿来就能使用，比看视频讲解，提高了学习效率，减少了学习时间，也可以做为资料以供软件开发过程中备查。

主要介绍了浅谈Python中range与Numpy中arange的比较，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧