爬虫、numpy、matplotlib、pandas期末复习
时间: 2025-02-04 17:17:52 浏览: 48
### 关于爬虫、NumPy、Matplotlib 和 Pandas 的期末复习资料
#### NumPy 复习要点
NumPy 是 Python 中用于科学计算的基础库之一。主要功能围绕多维数组对象展开,提供了大量的函数来操作这些数组。
- **Array 创建与属性**
使用 `np.array()` 函数可以创建一个 N 维数组[^1]。
```python
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.zeros((3, 4))
c = np.ones((2, 3, 4), dtype=np.int16)
```
- **索引切片和迭代**
类似列表的操作方式可用于访问或修改数组中的元素。
- **广播机制**
广播允许不同形状的数组之间执行算术运算。
#### Matplotlib 复习要点
Matplotlib 是一个强大的绘图工具包,能够生成各种静态、动态图表并将其嵌入到应用程序中。
- **基本概念**
图表由多个组件构成,包括 Figure(画布),Axes(坐标系)[^2]。
- **绘制简单图形**
可通过 plot 方法快速绘制折线图等常见类型的图像[^2]。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
x = range(0, 5)
y = [xi**2 for xi in x]
plt.plot(x, y)
plt.show()
```
- **自定义样式**
支持设置线条颜色、宽度以及添加标签等功能以增强可读性和美观度。
#### Pandas 复习要点
Pandas 提供高性能的数据结构 Series 和 DataFrame 来处理表格型数据集,并支持多种文件格式间的转换。
- **导入模块**
常见做法是以 pd 作为别名引入该库[^3]:
```python
import pandas as pd
```
- **Series 对象**
表示带标签的一维同构数据序列;可以通过 index 属性获取其索引信息。
- **DataFrame 对象**
构建二维标记化数据结构,类似于电子表格软件里的工作簿页面;拥有丰富的内置方法来进行统计分析和清洗预处理等工作。
#### 爬虫技术概览
虽然提供的参考资料未涉及具体章节,但通常情况下,Python 编写的网络爬虫会利用 requests 库发起 HTTP 请求抓取网页源码,再借助 BeautifulSoup 或 lxml 解析 HTML/XML 文档提取所需的信息片段。对于初学者来说,了解如何构建合法请求头模拟浏览器行为、掌握 XPath/CSS Selector 技巧定位目标节点等内容尤为重要。
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