一维数组练习（Numpy与Pandas）：首先导入两个包1.Numpy定义一维数组，可以是列表，元祖。2.用索引查询一维数组中的元素3.切片访问一维数组中的元素，注意左闭右开4.平均值mean(),标准差std(),向量化运算1.Pandas定义一维数据结构Series：（与numpy相比，pandas.Series的索引可以是字符串等，可以进行更改）2.利用.describe()方法进行描述统计...
Numpy
提供的最重要的
数
据结构是 ndarray，它是 Python
中
list 的扩展。
Pandas
提供了两种非常重要的
数
据结构 Series和DataFrame。
Numpy
中
的
一维数组
与 Series 相似，
一维数组
只是提供了从0开始与位置有关的索引，而Series除了位置索引之外还可以附加额外的索引。本文将从对象的创建、属性的访问、
数
据的获取以及常用方法等方面来总结这两种结构的异同。
1. 如何创建对象
1.1 创建
一维数组
对象
通过 list或tuple 创建
一维数组
。
1、concat
js
的Array对象提供了一个叫concat()方法，连接两个或更多的
数组
，并返回结果。
var c = a.concat(b);//c=[1,2,3,4,5,6]
此代码会循环遍历
数组
的每个元素，并使用
数组
解构赋值将其解构为键和值。然后，您可以使用这些键和值
进行
任何必要的操作。
另一种选择是使用 `Array.prototype.forEach()` 方法循环遍历
数组
并访问其元素：
array.forEach(([key, value]) => {
console.log(`Key: ${key}, Value: ${value}`);
这将产生相同的输出。
希望这能帮到您！
