趋近智
人工智能和数据科学应用本质上由数据驱动。无论是训练机器学习模型识别图像、分析客户行为,还是处理传感器读数,高效处理和操作数据的能力都十分必要。然而,原始数据很少以可直接用于分析或模型训练的格式出现。它通常需要大量的清理、转换和结构化工作。
Python及其丰富的库生态系统已成为人工智能和数据科学应用中的主导语言。NumPy和Pandas在Python数据处理中是实现高效数据操作和分析的必要工具。
从本质上讲,数据科学很大一部分涉及数值计算,通常处理大型数据集。标准的Python列表和循环虽然灵活,但在处理大量数字进行数学运算时效率不高。
NumPy(Numerical Python)直接解决了这一难题。它提供:
ndarray 对象: 一种强大的N维数组对象,比标准Python序列在内存效率上更高,且数值运算速度快得多。操作通过优化过的预编译C代码实现。许多机器学习算法要求输入数据为数值数组形式。NumPy提供了标准格式以及有效操作这些数组的工具,使其成为Python中科学计算和人工智能不可或缺的组成部分。
“尽管NumPy擅长处理原始数值数组,但数据通常具有更多结构。我们可能拥有包含数字、文本、日期和类别信息的混合数据集,它们通常以带有有意义的行和列标签的表格形式组织(例如电子表格或数据库中的数据)。”
Pandas基于NumPy构建,并提供专门为此类表格和异构数据设计的更高级数据结构和分析工具:
DataFrame(一个二维带标签数据结构,如同一个表格)和Series(一维带标签数组,如同一个单列)。这些结构允许您通过行(索引)和列的标签直观地处理数据。在典型的人工智能或数据科学项目中,NumPy和Pandas贯穿于初期阶段的使用:
groupby、merge、apply)。NumPy函数可用于数值转换。如果没有NumPy高效的数值数组和Pandas灵活的数据结构及操作工具,在Python中为人工智能和数据科学任务准备数据将会显著更复杂且性能更低。因此,掌握这些库是使用Python进入这些领域的重要一步。它们提供了整理数据所需的必备工具包。
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