python学习Numpy基础,数据分析 day06.zip

数据分析 Numpy+Scipy+Matplotlib+Pandas 基础数值算法 科学计算 数据可视化 序列高级函数 一、numpy是什么？ 1.Numerical Python，数值的Python，补充了Python语言所欠缺的数值计算能力。 2.Numpy是其它数据分析及机器学习库的底层库。 3.Numpy完全标准C语言实现，运行效率充分优化。 4.Numpy开源免费。 二、Numpy的历史 1.1995年，Numeric，Python语言数值计算扩充。 2.2001年，Scipy->Numarray，多维数组运算。 3.2005年，Numeric+Numarray->Numpy。 4.2006年，Numpy脱离Scipy成为独立的项目。 三、Numpy的核心：多维数组 1.代码简洁：减少Python代码中的循环。 2.底层实现：厚内核(C)+薄接口(Python)，保证性能。 代码：vector.py 四、Numpy基础 1.数组对象 1)用np.ndarray类的对象表示n维数组 实际数据：数组中元素 元数据：描述数组中的元素 将实际数据与元数据分开存放，一方面提高了内存空间的使用效率，另一方面减少对实际数据的访问频率，提高性能 2)Numpy数组是同质数组，即所有元素的数据类型必须相同 3)Numpy数组的下标从0开始，最后一个元素的下标为数组长度减1 4)np.ndarray.dtype/shape/size：类型/维度/大小 5)np.arange(起始值(0),终止值,步长(1))->等差序列 np.array(任何可被解释为Numpy数组的逻辑结构) ->任意维度和类型的数组对象 代码：shape.py、type.py、size.py 6)元素索引(下标) 数组对象[..., 页号, 行号, 列号] 数组对象.shape->(..., 页数, 行数, 列数) X号：[0, X数-1] 代码：index.py 7)Numpy的内部基本数据类型 布尔型：bool_ 整数型： 有符号：int8(-128~127)/int16/int32/int64 无符号：uint8(0~255)/uint16/uint32/uint64 浮点型：float16/float32/float64 复数型：complex64/complex128 字串型：str_，每个字符用32位Unicode编码表示 8)自定义复合类型 代码：dtype.py 9)类型字符码 np.bool_: ? np.int8: b np.uint8: B np.int8/16/32/64: i1/2/4/8 np.uint8/16/32/64: u1/2/4/8 np.float/16/32/64: f2/4/8 np.complex64/128: c8/16 np.str_: U<字符数> np.datetime64: M8 字节序前缀，用于多字节整数和字符串： </>/[=]分别表示小端/大端/硬件字节序。 <字节序前缀><维度><类型><字节数或字符数> >3i4：大端字节序，3个元素的一维数组，每个元素都是整型，每个整型元素占4个字节。 <(2,3)u8：小端字节序，6个元素2行3列的二维数组，每个元素都是无符号整型，每个无符号整型元素占8个字节。 >U7: 包含7个字符的Unicode字符串，每个字符占4个字节，采用大端字节序。 10)切片 数组对象[起始位置:终止位置:位置步长, ...] 缺省起始位置：(位置步长+)首/(位置步长-)尾 缺省终止位置：(位置步长+)尾后/(位置步长-)首前 缺省位置步长：1 代码：slice.py 11)改变维度 视图变维 \ reshape/ravel / 数据共享 > 返回一个具有新维度的新数组对象 < 复制变维 / flatten \ 数据独立 就地变维 --- 在原数组对象之上，改变其维度，不返回新数组 xxx.shape = ... xxx.resize(...) 代码：reshape.py 12)组合与拆分 垂直： np.vstack((上, 下))->组合数组 np.concatenate((上, 下), axis=0) / 二维：0-行，垂直，1-列，水平 axis表示轴向 < \ 三维：0-页，深度，1-行，垂直，2-列，水平 np.vsplit(数组, 份数)->上, ..., 下 np.split(数组, 份数, axis=0) 水平 np.hstack((左, 右))->组合数组 np.concatenate((左, 右), axis=1) np.hsplit(数组, 份数)->左, ..., 右 np.split(数组, 份数, axis=1) 深度 np.dstack((前, 后))->组合数组 np.dsplit(数组, 份数)->前, ..., 后 行列(可以用一维数组做参数) np.row_stack((上, 下))->组合数组 np.column_stack((左, 右))->组合数组 代码：stack.py 13)ndarray类的属性 shape - 维度 dtype - 元素类型 size - 元素数量 ndim - 维数，len(shape) itemsize - 元素字节数 nbytes - 总字节数 = size x itemsize real - 复数数组的实部数组 imag - 复数数组的虚部数组 T - 数组对象的转置视图 flat - 扁平迭代器 代码：attr.py 数组对象.tolist()->列表 五、数据可视化 Matplotlib | Numpy Matlab 1.基本绘图 mp.plot(水平坐标, 垂直坐标) 代码：plt1.py 2.线型、线宽和颜色 mp.plot( ..., linestyle=线型, linewidth=线宽, color=颜色, ...) 代码：plt2.py 3.设置坐标范围 mp.xlim(水平坐标最小值, 水平坐标最大值) mp.ylim(垂直坐标最小值, 垂直坐标最大值) 代码：plt3.py 4.设置坐标刻度 mp.xticks(位置序列[, 标签序列]) mp.yticks(位置序列[, 标签序列]) 代码：plt4.py 5.设置坐标轴 坐标轴名：left/right/bottom/top ax = mp.gca() # 获取当前坐标轴 ax.spines['坐标轴名'].set_position((坐标系, 坐标)) ax.spines['坐标轴名'].set_color(颜色) 代码：plt5.py 6.图例 mp.plot(..., label=图例标签, ...) mp.legend([loc=位置]) 代码：plt6.py 7.特殊点 mp.scatter(水平坐标, 垂直坐标, marker=点型, s=大小, color=颜色, edgecolor=边缘色, facecolor=填充色, zorder=图层序号) 代码：plt7.py 8.备注 mp.annotate( 备注文本, xy=目标坐标, xycoords=目标坐标系, xytext=文本坐标, textcoords=文本坐标系, fontsize=字体大小, arrowprops=箭头线属性) 代码：plt8.py 9.图形对象(图形窗口) mp.figure(窗口名称, figsize=窗口大小, dpi=分辨率, facecolor=颜色) 如果"窗口名称"是第一次出现，那么就创建一个新窗口，其标题栏显示该名称，如果"窗口名称"已经出现过，那么不再创建新窗口，而只是将与该名称相对应的窗口设置为当前窗口。所谓当前窗口，就是接受后续绘图操作的窗口。 mp.title(标题文本, fontsize=字体大小) mp.xlabel(水平轴标签, fontsize=字体大小) mp.ylabel(垂直轴标签, fontsize=字体大小) mp.tick_params(..., labelsize=刻度标签字体大小, ...) mp.grid(linestyle=网格线型) mp.tight_layout() # 紧凑布局 代码：fig.py 10.子图 1)矩阵式布局 mp.subplot(行数, 列数, 序号) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 mp.subplot(3, 3, 5) mp.subplot(335) 代码：sub1.py 2)网格式布局 import matplotlib.gridspec as mg gs = mg.GridSpec(行数, 列数) mp.subplot(gs[占行, 占列]) 代码：sub2.py 3)自由式布局 mp.axes([左, 底, 宽, 高]) 代码：sub3.py 11.刻度定位器 刻度定位器对象 = mp.xxxLocator(...) ax = mp.gca() ax.xaxis.set_major_locator(刻度定位器对象) ax.xaxis.set_minor_locator(刻度定位器对象) ax.yaxis.set_major_locator(刻度定位器对象) ax.yaxis.set_minor_locator(刻度定位器对象) 代码：tick.py 12.刻度网格线 ax = mp.gca() ax.grid(which='major'/'minor', axis='x'/'y'/'both', linewidth=线宽, linestyle=线型, color=颜色, alpha=透明度) 代码：grid.py 13.半对数坐标 mp.semilogy(参数同plot函数) 代码：log.py 14.散点图 可以通过每个点的坐标、颜色、大小和形状表示不同的特征值。 身高 体重 性别 年龄段 种族 1.8 80 男 中间 亚洲 1.6 50 女 青少 美洲 ... x y 颜色 大小 形状 代码：scatter.py 15.填充 mp.fill_between( 边界曲线上点的水平坐标, 下边界曲线上点的垂直坐标, 上边界曲线上点的垂直坐标, 填充条件, color=颜色, alpha=透明度) 代码：fill.py 16.条形图 mp.bar(水平坐标, 高度, 宽度[, 底坐标], color=颜色, alpha=透明度, label=图例标签) 代码：bar.py 17.饼图 mp.pie(值, 间隙, 标签, 颜色, 格式, shadow=是否带阴影, startangel=起始角度) 代码：pie.py 18.等高线图 mp.contourf(x, y, z, 阶数, cmap=颜色映射) mp.contour(x, y, z, 阶数, linewidths=线宽) 代码：cntr.py 19.热成像图 用图形的方式显示矩阵 1 2 3 4 5 6 7 8 9 mp.imshow(矩阵, cmap=颜色映射, origin=纵轴方向) / hight: 缺省，原点在左上角 origin \ low: 原点在左下角 代码：hot.py 20.极坐标系 mp.gca(projection='polar') 水平坐标 -> 极角 垂直坐标 -> 极径 mp.plot(水平坐标, 垂直坐标, ...) mp.plot(极角, 极径, ...) 代码：polar.py 12.三维曲面 from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d ax = mp.gca(projection='3d') # class axes3d ax.set_xlabel(...) ... ax.plot_surface(x, y, z, rstride=行跨距, cstride=列跨距, cmap=颜色映射) ax.plot_wireframe(x, y, z, rstride=行跨距, cstride=列跨距, linewidth=线宽, color=颜色) 代码：3d.py 13.简单动画 import matplotlib.animation as ma def 更新回调函数(序列号): 更新画面显示 ... ma.FuncAnimation(图像窗口, 更新回调函数, interval=时间间隔(毫秒)) 每经过一个"时间间隔"，"更新回调函数"会被matplotlib调用一次。 代码：bub.py 位置 大小 生长 颜色 float float | float | float | float float float float ma.FuncAnimation(图像窗口, 更新回调函数, 生成器函数, interval=时间间隔(毫秒)) 每经过一个"时间间隔"，matplotlib先调用"生成器函数"，用"生成器函数"产生(yeild)的值作为参数调用"更新回调函数"。 matplotlib: ... while True: 延时interval毫秒 生成值 = 生成器函数() 更新回调函数(生成值) ... 代码：s