1、数据清理
数据清理是数据分析的第一步。在清理数据之前，需要确保数据是正确的和完整的。
1）处理缺失值
NumPy 可以用于识别、替换或删除数组中的缺失值（通常表示为 np.nan）。
示例代码：
2）过滤数据
使用条件语句过滤掉不符合特定条件的数据。
示例代码：
3）删除重复值
在数据中删除重复的元素。
示例代码：
4）标准化数据
将数据标准化到一个特定的范围内，例如0到1。
示例代码：
2、数据转换
数据转换是将数据转换为更适合分析的格式。
|
函数 |
描述 |
|
astype() |
将数据转换为另一种数据类型。 |
|
reshape() |
重塑数据的形状。 |
|
append() |
添加数据到现有数组。 |
|
concatenate() |
将多个数组连接到一起。 |
示例代码：
3、数据聚合
数据聚合是计算数据的总计、平均值、标准差等。
参考文档：
4、数据可视化
数据可视化是将数据以图表或图形的形式表示。可视化可以帮助我们更好地理解数据。
参考文档：
5、数据分析实例
使用 NumPy 进行数据分析时，可以涉及各种不同的应用场景。
1）统计分析
示例代码：
2）信号处理
示例代码：
3）图像处理
示例代码：