Numpy和Pandas的区别
Numpy和Pandas都是数据分析常用工具包，但是功能是类似的。
Numpy
Numpy是Numericel Python的简称，也是目前Python数值计算中最重要的基础包。大多数计算包都提供了基于Python的科学函数功能，将Numpy的数组对象作为数据交换的通用语。
- ndarray一种高效多维数组，提供了基于数组的便捷算数操作以及灵活的广播功能。
- 对所有数据进行快速的矩阵计算，而无须编写循环程序。
- 对硬盘数组数据进行读写的工具，并对内存映射进行操作。
- 线性代数、随机数生成以及傅里叶变换功能。
- 用于连接Numpy到C、C++和FORRTRAN语言类的C语言API。
Pandas
pandas是一个数据分析包，他所包含的数据结构和数据处理工具的设计使得在Python中进行数据清洗和分析非常快捷。Pandas经常和其他数值计算工具，比如Numpy和Scipy，以及数据可视化工具比如matplotlib一起使用。Pandas支持大部分Numpy语言风格的数值计算，尤其在数组函数以及没有for循环的各种数据处理
Numpy和Pandas的区别在哪里呢？
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Numpy是数值计算的扩展包，能够高效处理N维数组，即处理高维数组或矩阵时会方便。Pandas是python的一个数据分析包，主要是做数据处理用的，以处理二维表格为主。但注意这不是说Numpy就处理不了二维数据，它也可以处理。
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Numpy只能存储相同类型的array，Pandas能处理不同类型的数据，例如二维表格中不同列可以是不同类型的数据，一列为整数一列为字符串。
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Numpy支持并行计算，所以TensorFlow2.0、PyTorch都能和numpy能无缝转换。Numpy底层使用C语言编写，效率远高于纯Python代码。
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Pansdas是基于Numpy的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas提供了大量快速便捷地处理数据的函数和方法。
Python因为有了NumPy与Pandas而不同于Java、C#等程序语言，Python也因为NumPy与Pandas而又一次的焕发了光彩。