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python主要應(yīng)用領(lǐng)域有哪些

1、云計(jì)算，典型應(yīng)用OpenStack。2、WEB前端開發(fā)，眾多大型網(wǎng)站均為Python開發(fā)。3.人工智能應(yīng)用，基于大數(shù)據(jù)分析和深度學(xué)習(xí)而發(fā)展出來(lái)的人工智能本質(zhì)上已經(jīng)無(wú)法離開python。4、系統(tǒng)運(yùn)維工程項(xiàng)目，自動(dòng)化運(yùn)維的標(biāo)配就是python+Django/flask。5、金融理財(cái)分析，量化交易，金融分析。6、大數(shù)據(jù)分析。

在python中numpy的數(shù)據(jù)類型ndarray在數(shù)學(xué)運(yùn)算默認(rèn)為點(diǎn)乘，可以很簡(jiǎn)單的實(shí)現(xiàn)乘法運(yùn)算，而作為python的pandas庫(kù)中的series可以很好的實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)分析離不開乘法計(jì)算，乘法運(yùn)算可以幫助數(shù)據(jù)分析，那python的ndarray與pandas的series如何相互轉(zhuǎn)換呢？

python ndarray轉(zhuǎn)pandas series

指定索引名稱index，系列名稱，數(shù)據(jù)類型dtype等作為參數(shù)，從NumPy數(shù)組ndarray生成pandas Series。

index = ['A', 'B', 'C', 'D']
name = 'sample'
s = pd.Series(data=a, index=index, name=name, dtype='float')
print(s)
# A    0.0
# B    1.0
# C    2.0
# D    3.0
# Name: sample, dtype: float64

pandas series轉(zhuǎn)python ndarray

通過(guò)Series.values實(shí)現(xiàn)series轉(zhuǎn)換為ndarray

import pandas as pd
 
data = [['2019/08/01', 10],
        ['2019/08/01', 11]]
result = pd.DataFrame(data, columns=['ds', 'val'])
result['val'].values
 
data2 = pd.Series([1, 2, 3])
data2.values

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新聞標(biāo)題：python中ndarray與pandas的series怎么相互轉(zhuǎn)換
路徑分享：http://jinyejixie.com/article12/gpegdc.html

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