Python data NumPy (np) vs Pandas (pd) 比較

 NumPy (np) 和 Pandas (pd) 是 Python 資料分析中最常用的兩個核心函式庫，它們的用途有所不同，各有優缺點。以下是它們的功能差異與比較整理：

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🔹 NumPy (np): 數值運算的基礎工具包

✅ 優點：

特點	說明
高效陣列操作	支援多維陣列 (ndarray)，效能非常好，接近 C
適合數值運算	對向量化運算、線性代數、傅立葉轉換、亂數生成有極佳支援
記憶體效率高	無資料標籤，純數字操作，記憶體需求低、速度快
多數科學套件依賴	如 SciPy, TensorFlow, OpenCV 底層皆使用 NumPy

❌ 缺點：

問題	說明
缺乏資料描述	不支援欄位名稱、index 標籤，不利於有結構的資料（例如表格）
操作直觀性較低	語法偏向矩陣操作，對新手不如 Pandas 易懂

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🔸 Pandas (pd): 資料分析的表格工具

✅ 優點：

特點	說明
資料標籤支援	支援欄位名稱與 index，適合處理表格（DataFrame）與時間序列資料
易於分析與視覺化	提供方便的過濾、群組（groupby）、描述統計、資料清理工具
與 CSV/Excel/SQL 整合好	能直接讀取 CSV、Excel、SQL 等資料，適合做資料前處理
操作直觀	類似 Excel 資料操作方式，上手快

❌ 缺點：

問題	說明
效能較低	內部是用 NumPy 包裝，但在大量數據運算時略慢
記憶體使用較高	因含欄位標籤、資料型別較自由，佔用更多記憶體

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🆚 使用比較範例：

任務	NumPy 寫法	Pandas 寫法
建立資料	np.array([[1,2],[3,4]])	pd.DataFrame([[1,2],[3,4]], columns=['A','B'])
取平均	np.mean(arr, axis=0)	df.mean()
篩選資料	arr[arr[:,0] > 0]	df[df['A'] > 0]
繪圖分析	常需轉成 Pandas 才能配合 matplotlib	可直接使用 df.plot()

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✅ 使用建議

• 大量數值計算（如矩陣運算、機器學習底層） ➜ 用 NumPy

• 表格資料分析、CSV/Excel 檔處理、時間序列、資料清理 ➜ 用 Pandas

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若你是在處理自走車、影像 IMU 數據等「結構化時序資料」，Pandas 會更方便。

但若是要進行「深度學習的 tensor 運算」或「演算法開發」，NumPy 的表現會更好。