大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python数据分析numpy学习基础的问题，于是小编就整理了4个相关介绍Python数据numpy学习基础的解答，让我们一起看看吧。
- python在大数据分析中有什么用？
- python numpy数组如何对每个元素进行操作？
- 请问python比较好的学习路线是什么样的？先基础，之后正则，爬虫，数据分析顺序？
- Numpy为什么可以用C语言写？C语言是如何做到和python之间交互的？
python在大数据分析中有用？
Python是一种编程工具，它有很多和大数据分析的第三方库 ，比如 numpy库 可以处理大规模矩阵数据 ；
pandas库 提供了很多标准的数据模型和大量便捷处理数据的函数和方法 ；
Plotly图形库能够进行web交互 并支持很多图形例如散点图、线形图等。
python numpy数组如何对每个元素进行操作？
numpy数组本身提供了对数组元素快速处理的通用函数，像计算平方根、平方、四舍五入等，不需要写任何循环操作，就能完成对每个元素的操作，当然你也可以自定义函数，将这个函数应用在数组的每个元素上，下面我以Anaconda3为基础，实验系统及软件为win7+python3.6+qtconsole，简单介绍一下，主要如下：
1.一元通用函数。这里主要用到一个数组，将这个数组作为参数传递给函数，对数组的中的每个元素进行操作，包括计算绝对值、平方根、平方等，主要函数如下：
sqrt：计算各元素的平方根
square：计算各元素的平方
exp：计算各元素的指数e^x
log、log10、log2、log1p：计算各元素的对数
sign：计算各元素的正负号
ceil：向上取整
floor：向下取整
请问python比较好的学习路线是什么样的？先基础，之后正则，爬虫，数据分析顺序？
具体的学习路线得看你选择的是哪个方向，除了先前基础阶段的学习是一致的，之后的学习路线就看你自己了。
1、后台服务端。从事这个方向的话学完Python基础就开始学习数据库，例如MySQL，然后用Python去操作数据库，接着学习Linux系统，做后台的几乎都得会用Linux系统。学完这些后就开始使用框架，Python现在最常用的后端框架就是Flask，Django和Tornado。然后就开始找项目练习上手。
2、数据分析。学习这个方向在学完Python基础后开始学习numpy、pandas、matplotlib这三个库，然后开始看scipy数据统计分析库，当然这个方向还需要具备一些数学知识。
3、自动化运维。这个方向在学完Python基础后就开始学习Linux系统，一般都是做Linux运维，这个方向对Linux系统的学习要求会高很多。
4、人工智能方向。这个方向的话Python基础学完后就需要学习各种算法，对数学要求很高，熟悉算法后开始学习各种人工智能相关库。这个方向能细分出很多方向，例如计算机视觉，NLP等，要从事哪个就学与哪个相关的算法和实用库。
Numpy为什么可以用C语言写？C语言是如何做到和python之间交互的？
不是c如何做到与python交互。是python语言设计之初就被设计成为“胶水语言”，它可以轻松将多种语言编写的[_a***_]联结在一起（尤其是C/C++）。python被发明的年代是1989年，也是C/C++语言雄霸天下的年代。作为一个后起之秀，自然支持C/C++的能力更强大，且能够将更多语言编写的不同模块联结起来的能力是必不可少的。
当我们使用Python进行数据分析时，有时可能需要根据DataFrame其他列中的值向pandas DataFrame添加一列。
尽管这听起来很简单，但是如果我们尝试使用if-else条件语句来做，可能会变得有些复杂。值得庆幸的是，有一种使用numpy做到这一点的简单，好方法!
要学习如何使用它，我们来看一个特定的数据分析问题。我们拥有4,000多个AAA教育推文的数据集。附有图像的推文会获得更多的赞和转发吗?让我们做一些分析找出答案!
我们将从导入pandas和numpy开始，并加载数据集以查看其外观。
我们可以看到我们的数据集包含有关每个推文的一些信息，包括：
1)date —推文发布的日期
2)time —发推文的时间
3)tweet -该推文的实际文本
4)mentions -推文中提及的任何其他Twitter用户
5)photos —推文中包含的任何图像的URL
到此，以上就是小编对于python数据分析numpy学习基础的问题就介绍到这了，希望介绍关于python数据分析numpy学习基础的4点解答对大家有用。
