numpy模块
作用
用来做数据分析，对numpy数组（既有行又有列）--矩阵进行科学运算
import numpy as np#约定俗成的
arr1=np.array([1,2,3])
arr2=np.array([4,5,6])
print(arr1*arr2)#[ 4 10 18]
创建numpy数组--》可变
一维数组（不再讨论范围内）
arr=np.array([1,2,4])
print(type(arr),arr)#<class 'numpy.ndarray'> [1 2 4]
二维数组
arr=np.array([
[1,2,3],
[4,5,6]
])
print(arr)
#[[1 2 3]
# [4 5 6]]
三维数组（不再讨论范围内）-->tensorflow
arr=np.array([
[
[1,2,3],
[4,5,6]
],
[
[7,8,9],
[1,2,3]
]
])
print(arr)
'''
[[[1 2 3]
[4 5 6]]
[[7 8 9]
[1 2 3]]]
'''
numpy数组的属性
T 数组的转置（对高维数组而言）--》行列互换，转置
arr=np.array([
[1,2,3],
[4,5,6]
])
print(arr,'
',arr.T)'''
[[1 2 3]
[4 5 6]]
[[1 4]
[2 5]
[3 6]]'''
dtype 数组元素的数据类型，numpy数组是属于python解释器；
print(arr.dtype)#int32
size 数组元素的个数
print(arr.size)#6
ndim 数组的维数
print(arr.ndim)#2
shape 数组的维度大小（以元组形式）
print(arr.shape)#(2, 3)
print(arr.shape[0])#2
print(arr.shape[1])#3
类型转换
arr =arr.astype( np.float64)
print(arr)'''
[[1. 2. 3.]
[4. 5. 6.]]'''
切片numpy数组
print(arr[:,:])#行，列
'''[[1 2 3]
[4 5 6]]'''
print(arr[0,0])'''1'''
print(arr[0,:])'''[1 2 3]'''
print(arr[:,-2:])'''[[2 3]
[5 6]]'''
逻辑取值
print(arr[arr>4])#[5 6]
赋值
arr[0,0]=0
print(arr)
'''[[0 2 3]
[4 5 6]]'''
arr[0,:]=0
print(arr)
'''[[0 0 0]
[4 5 6]]'''
arr[:,:]=0
print(arr)
'''[[0 0 0]
[0 0 0]]'''
数组的合并
arr1=np.array([
[1,2,3],
[4,5,6]
])
arr2=np.array([
[7,8,9],
['a','b','c']
])
print(np.hstack((arr1,arr2)))#只能放元组
print(np.vstack((arr1,arr2)))
print(np.concatenate((arr1,arr2),axis=1))
print(np.concatenate((arr1,arr2),axis=0))
'''[['1' '2' '3' '7' '8' '9']
['4' '5' '6' 'a' 'b' 'c']]
[['1' '2' '3']
['4' '5' '6']
['7' '8' '9']
['a' 'b' 'c']]
[['1' '2' '3' '7' '8' '9']
['4' '5' '6' 'a' 'b' 'c']]
[['1' '2' '3']
['4' '5' '6']
['7' '8' '9']
['a' 'b' 'c']]'''
通过函数创建numpy数组
print(np.ones((2,3)))
'''[[1. 1. 1.]
[1. 1. 1.]]'''
print(np.zeros((2,3)))
'''[[0. 0. 0.]
[0. 0. 0.]]'''
print(np.eye(3,3))
'''[[1. 0. 0.]
[0. 1. 0.]
[0. 0. 1.]]'''
print(np.linspace(1,100,10))
#[ 1. 12. 23. 34. 45. 56. 67. 78. 89. 100.]
print(np.arange(2,10))
#[2 3 4 5 6 7 8 9]
arr1=np.zeros((1,12))
print(arr1.reshape((3,4)))
'''[[0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0.]]'''
numpy数组运算
# +-*/
arr=np.ones((3,4))*4
print(arr)
'''[[4. 4. 4. 4.]
[4. 4. 4. 4.]
[4. 4. 4. 4.]]'''
numpy数组运算函数
print(np.sin(arr))
'''[[-0.7568025 -0.7568025 -0.7568025 -0.7568025]
[-0.7568025 -0.7568025 -0.7568025 -0.7568025]
[-0.7568025 -0.7568025 -0.7568025 -0.7568025]]'''
矩阵运算--点乘
arr1 = np.array([
[1, 2, 3],
[4, 5, 6]
])
arr2 = np.array([
[1, 2],
[4, 5],
[6, 7]
])
#2*3 3*2
print(np.dot(arr1,arr2))
'''[[27 33]
[60 75]]'''
求逆
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [9, 8, 9]])
print(np.linalg.inv(arr))
'''[[ 0.5 -1. 0.5 ]
[-3. 3. -1. ]
[ 2.16666667 -1.66666667 0.5 ]]'''
numpy数组数学和统计方法
print(np.sum(arr[0,:]))#6
numpy.random.rand生成随机数
print(np.random.rand(3,4))#正态分布
'''[[0.34072936 0.04588527 0.16372231 0.96185426]
[0.51459343 0.17003796 0.30000238 0.23489212]
[0.81754459 0.53810634 0.24564255 0.03756553]]'''
print(np.random.random((3,4)))
'''[[0.29967839 0.00167616 0.91552593 0.47693086]
[0.69258731 0.27441853 0.28070978 0.54993094]
[0.16784168 0.71806167 0.77576507 0.20575752]]'''
s=np.random.RandomState(1)
print(s.random((3,4))
'''[[4.17022005e-01 7.20324493e-01 1.14374817e-04 3.02332573e-01]
[1.46755891e-01 9.23385948e-02 1.86260211e-01 3.45560727e-01]
[3.96767474e-01 5.38816734e-01 4.19194514e-01 6.85219500e-01]]'''
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [9, 8, 9]])
np.random.shuffle(arr)
print(arr)
'''[[9 8 9]
[1 2 3]
[4 5 6]]'''
print(np.random.choice([1,2,3],1))#[1]
print(np.random.randint(1,100,(3,4)))
'''[[41 1 97 88]
[95 27 48 66]
[14 80 91 98]]'''
matplolib模块
作用
画图
条形图
from matplotlib import pyplot as plt#约定俗成
from matplotlib.font_manager import FontProperties# 修改字体
font=FontProperties(fname='C:WindowsFontssimsun.ttc')
plt.style.use('ggplot')#设置背景
clas=['3班','4班','5班','6班']
students=[50,55,45,60]
clas_index=range(len(clas))
plt.bar(clas_index,students,color='darkblue')# x轴 y轴 背景
plt.xlabel('学生',fontproperties=font)
plt.ylabel('学生人数',fontproperties=font)
plt.title('班级—学生人数',fontproperties=font,fontsize=20,fontweight=25)
plt.xticks(clas_index,clas,fontproperties=font)#clas替换clas_index
plt.show()
直方图
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt#约定俗成
from matplotlib.font_manager import FontProperties#修改字体
font= FontProperties(fname='C:WindowsFontssimsun.ttc')
plt.style.use('ggplot')#设置背景
x1=np.random.rand(10000)
x2=np.random.rand(10000)
fig=plt.figure()#生成一张画布
ax1=fig.add_subplot(1,2,1)#1行2列第一个
ax2=fig.add_subplot(1,2,2)#1行2列第二个
ax1.hist(x1,bins=50,color='darkblue')# bins=50表示每个变量的值分成50份，即会有50根柱子
ax2.hist(x2,bins=50,color='y')
fig.suptitle('两个正太分布',fontproperties=font,fontsize=20)
ax1.set_title('x1的正太分布',fontproperties=font)
ax2.set_title('x2的正太分布',fontproperties=font)
plt.show()
折线图
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt#约定俗成
from matplotlib.font_manager import FontProperties#修改字体
font= FontProperties(fname='C:WindowsFontssimsun.ttc')
plt.style.use('ggplot')
np.random.seed(10)
x1=np.random.rand(40).cumsum()
x2=np.random.rand(40).cumsum()
x3=np.random.rand(40).cumsum()
x4=np.random.rand(40).cumsum()
plt.plot(x1,color='r',linestyle='-',marker='o',label='红圆线')
plt.plot(x2,color='y',linestyle='--',marker='*',label='黄虚线')
plt.plot(x3,color='b',linestyle='-',marker='s',label='蓝方线')
plt.plot(x4,color='black',linestyle=':',marker='s',label='黑方线')
plt.legend(loc='best',prop=font)#显示label
plt.show()
散点图+直线图
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt#约定俗成
from matplotlib.font_manager import FontProperties#修改字体
font= FontProperties(fname='C:WindowsFontssimsun.ttc')
plt.style.use('ggplot')
fig=plt.figure()
ax1=fig.add_subplot(1,2,1)
ax2=fig.add_subplot(1,2,2)
x=np.arange(20)
y=x**2
x2=np.arange(20)
y2=x2
ax1.scatter(x,y,c='r',label='红')
ax2.scatter(x2,y2,c='b',label='蓝')
ax1.plot(x,y)
ax2.plot(x2,y2)
fig.suptitle('两张图',fontproperties=font,fontsize=15)
ax1.set_title('散点图',fontproperties=font)
ax2.set_title('折线图',fontproperties=font)
ax1.legend(prop=font)
plt.show()
pandas模块
作用
操作excel/json/sql/ini/csv（配置文件）
pd从excel中读取DataFrame数据类型
import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(10)
index=pd.date_range('2019-01-01',periods=6,freq='M')
print(index)
columns=['c1','c2','c3','c4']
print(columns)
val=np.random.rand(6,4)
print(val)
df=pd.DataFrame(index=index,columns=columns,data=val)
print(df)
保存文件，读出文件
df.to_excel('date_cc.xlsx')
df=pd.read_excel('date_cc.xlsx',index_col=[0])
print(df)
print(df.index)
print(df.columns)
print(df.values)
print(df[['c1','c2']])
按照Index取值
print(df.loc['2019-01-31'])
print(df.loc['2019-01-31':'2019-05-31'])
按照values取值
print(df)
print(df.iloc[0,0])
df.iloc[0,:]=0
print(df)