pandasmatplotlibNumpy模块的简单学习

Posted 2022-12-13 ghylpb

目录

• 一、pandas模块
• 二、matplotlib模块
  • 1.条形图
  • 2. 直方图
  • 3.折线图
  • 4.散点图+直线图
• 三、numpy

一、pandas模块

pandas是BSD许可的开源库，为Python编程语言提供了高性能，易于使用的数据结构和数据分析工具。

pandas模块：操作excel/json/sql/ini/csv(配置文件）
使用pandas处理Excel文件需要根据报错内容安装两个插件，pd从Excel中读取的是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')#产生以月为间隔的的时间（periods时间，freq频率相当于间隔的时间单位）
print(index)
columns = ['c1','c2','c3','c4']
print(columns)
val = np.random.randn(6,4)
print(val)
df = pd.DataFrame(index=index,columns=columns,data=val)#索引，列，值
print(df)
#保存文件
df.to_excel('date_c1.xls')
#读取文件
df = pd.read_excel('date_c.xls',index_col=[0])#index_col[0]第零列
print(df)
#接下来我们可以打印出来行和列的索引，然后根据索引打印出对应的行和列的数据然后对它们进行处理
print(df.index)#打印出行索引
print(df.columns)#打印出列索引
print(df.values)#打印出所有的值

#loc[]按照index取值
print(df.loc['2019-01-31'])#取出2019-01-31对应的数据（注意loc是中括号）
print(df.loc['2019-01-31':'2019-05-31'])#取出这两个时间段之间的所有数据
print(df)

二、matplotlib模块

Matplotlib是一个Python 2D绘图库，它以多种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版物质量的图形。Matplotlib可用于Python脚本，Python和IPython Shell，Jupyter笔记本，Web应用程序服务器和四个图形用户界面工具包。

Matplotlib尝试使容易的事情变得容易，使困难的事情变得可能。您只需几行代码就可以生成图表，直方图，功率谱，条形图，误差图，散点图等。

为了简单绘图，该pyplot模块提供了类似于MATLAB的界面，尤其是与IPython结合使用时。对于高级用户，您可以通过面向对象的界面或MATLAB用户熟悉的一组功能来完全控制线型，字体属性，轴属性等。

matplotlib模块：用于画各种统计图

1.条形图

from matplotlib import pyplot as plt
#约定俗成这样写
from matplotlib.font_manager import FontProperties
#修改字体
font = FontProperties(fname='C:\Windows\Fonts\simsun.ttc')

plt.style.use('ggplot')#设置背景
clas = ['3班','4班','5班','6班']
stuents = [50,45,55,60]
clas_index = range(len(clas))
plt.bar(clas_index,stuents,color = 'darkblue')#使用bar()函数生成条形图
plt.xlabel('学生',fontproperties=font)
plt.ylabel('学生人数',fontproperties=font,fontsize=20,fontweight=25)#更改y轴的字体大小
plt.xticks(clas_index,clas,fontproperties=font)#获取或设置x轴的当前刻度位置和标签。
plt.show()#显示绘制的图形

2. 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:\Windows\Fonts\simsun.ttc')

plt.style.use('ggplot')

x1 = np.random.randn(10000)

x2 = np.random.randn(10000)

fig = plt.figure()  # 生成一张画布
ax1 = fig.add_subplot(1, 2, 1)  # 将画布分成两块，取第一块
ax2 = fig.add_subplot(1, 2, 2)

ax1.hist(x1, bins=50,color='darkblue')
ax2.hist(x2, bins=50,color='y')

fig.suptitle('两个正态分布',fontproperties=font,fontsize=20)
ax1.set_title('x1的正态分布',fontproperties=font)  # 加子标题
ax2.set_title('x2的正态分布',fontproperties=font)
plt.show()

3.折线图

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib.font_manager import FontProperties
font = FontProperties(fname='C:\Windows\Fonts\simsun.ttc')
plt.style.use('ggplot')
np.random.seed(10)
x1 = np.random.randn(40).cumsum()
x2 = np.random.randn(40).cumsum()
x3 = np.random.randn(40).cumsum()
x4 = np.random.randn(40).cumsum()

plt.plot(x1,c='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(标签)
plt.show()

4.散点图+直线图

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib.font_manager import FontProperties

font = FontProperties(fname='C:\Windows\Fonts\simsun.ttc')
plt.style.use('ggplot')
fig = plt.figure()#创建一块新的画布
ax1 = fig.add_subplot(1,2,1)#将画布分成两块，取第一块
ax2 = fig.add_subplot(1,2,2)

x = np.arange(20)#x的范围
y = x**2
x2 = np.arange(20)
y2 = x2
ax1.scatter(x,y,c='r',label='红')
ax1.scatter(x2,y2,c='b',label='蓝')

ax2.plot(x,y)#将y与x作图作为线和/或标记
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)#Legend（显示图中的标签）
plt.show()

三、numpy

NumPy是使用Python进行科学计算的基本软件包。它包含以下内容：

• 强大的N维数组对象
• 复杂的（广播）功能
• 集成C / C ++和Fortran代码的工具
• 有用的线性代数，傅立叶变换和随机数功能

除了其明显的科学用途外，NumPy还可以用作通用数据的高效多维容器。可以定义任意数据类型。这使NumPy可以无缝，快速地与各种数据库集成。

NumPy已获得BSD许可证的许可，从而可以无限制地进行重用。

numpy：用于数据分析的模块，可进行矩阵的运算，
对两个数组进行相乘的运算

lt1 = [1,2,3]
lt2 = [4,5,6]
lt = []
for i in range(len(lt1)):
    lt.append(lt1[i]*lt2[i])
print(lt)
import numpy as np

arr1 = np.array([1,2,3])
arr2 = np.array([4,5,6])
print(arr1*arr2)
[4, 10, 18]
[ 4 10 18]数组和列表是不一样的
一维数组
arr3 = np.array([1,2,3])
#二维数组
arr4 = np.array([[1,2,3],
                 [4,5,6]])
#三维数组
arr5 = np.array([[[1,2,3],
                  [4,5,6]],
                 [[1,2,3],
                  [4,5,6]]])
print(arr3)#[1 2 3]
print(arr4)
# [[1 2 3]
#  [4 5 6]]
print(arr5)
[[[1 2 3]
  [4 5 6]]

 [[1 2 3]
  [4 5 6]]]
这里只讨论二维数组

numpy的属性

T转置，就是矩阵的转置

arr = np.array([[1,2,3],
                [4,5,6]])
print(arr,'\n',arr.T)
# [[1 4]
#  [2 5]
#  [3 6]

dtype 数组元素的数据类型，numpy数组是属于Python解释器的；int32/float64是属于numpy的

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数组维度的大小（以元组的形式）

print(arr.shape[0])#2
print(arr.shape[1])#3就是指数组的行数和列数

astype数据类型转换

arr = arr.astype(np.float64)
print(arr)
[[1. 2. 3.]
 [4. 5. 6.]]#浮点数据类型小数点后为零所以省略不写

切片numpy数组

lt = [1,23,4]
print(lt[1:])
arr = np.array([[11,2,3],
                [4,5,6]])
print(arr[:,0])#数组的切片和列表的切片相似，但是这个是[行,列]也是通过索引取值，这个更类似与坐标，如果要取整行或者整列需要用冒号代替数字，如[:,0]就是取得第零列
#逻辑取值
print(arr[arr>4])#[11  5  6]去除所有大于4的数值构成一维数组

赋值

lt = [1,2,3]
lt[:] = [0,0,0]
print(lt)
arr = np.array([[1,2,3],
               [4,5,6]])
arr[0,0] = 0
print(arr)
# [[0 2 3]
#  [4 5 6]]
arr[:,0] = [2,5]
print(arr)
# [[2 2 3]
#  [5 5 6]]
#数组的赋值可以通过坐标的方式一个一个的对其元素赋值,也可以整行整列对其元素进行互换

数组的合并:可以左右合并也可以上下合并，前提是对应的行和列要相等

arr1 = np.array([[1,2,3],
                 [4,5,6]])
arr2 = np.array([[7,8,9],
                 ['a','s','g']])
print(np.hstack((arr1,arr2)))#只能放元组行合并
print(np.vstack((arr1,arr2)))#列合并
print(np.concatenate((arr1,arr2),axis=1))#默认为列合并，0为列合并，1为行合并
# [['1' '2' '3' '7' '8' '9']
#  ['4' '5' '6' 'a' 's' 'g']]
# [['1' '2' '3']
#  ['4' '5' '6']
#  ['7' '8' '9']
#  ['a' 's' 'g']]
# [['1' '2' '3' '7' '8' '9']
#  ['4' '5' '6' 'a' 's' 'g']]

通过函数创建numpy数组

print(np.ones((2,3)))#创建一个两行三列的元素都为一的矩阵数据类型是float类型
# [[1. 1. 1.]
#  [1. 1. 1.]]
print(np.zeros((2,3)))#创建一个元素都为零的矩阵
# [[0. 0. 0.]
#  [0. 0. 0.]]

print(np.eye(3))#创建一个单位阵这里括号里面不需要元组
# [[1. 0. 0.]
#  [0. 1. 0.]
#  [0. 0. 1.]]
print(np.linspace(1,100,10))#将0-100平均分成10份
#[  1.  12.  23.  34.  45.  56.  67.  78.  89. 100.]
print(np.arange(2,10))#构造一个2-9的一维数组
#[2 3 4 5 6 7 8 9]
print(np.arange(1,20,2))#构造一个2-19的数组，步长为2
#[ 1  3  5  7  9 11 13 15 17 19]

arr1 = np.zeros((1,12))
print(arr1.reshape((3,4)))#将原来的数组重构形状，reshape((行，列))
# [[0. 0. 0. 0.]
#  [0. 0. 0. 0.]
#  [0. 0. 0. 0.]]

numpy数组运算
这里的数组运算其实就是矩阵的数学运算遵循所有矩阵的运算规则

arr1 = np.ones((3,4))*4#数乘
print(arr1)
# [[4. 4. 4. 4.]
#  [4. 4. 4. 4.]
#  [4. 4. 4. 4.]]
#numpy数组还可以进行正余弦等三角函数运算
print(np.sin(arr1))#对所有的元素都会进行运算
#数组的矩阵运算--》点乘
arr1 = np.array([[1,2,3],
                 [4,5,6]])
arr2 = np.array([[1,2],
                 [4,5],
                 [8,7]])
print(np.dot(arr1,arr2))
# [[33 33]
#  [72 75]]
#求逆运算
arr3 = np.dot(arr1,arr2)
print(np.linalg.inv(arr3))
# [[ 0.75757576 -0.33333333]
#  [-0.72727273  0.33333333]]
#numpy的数学和统计方法
print(np.sum(arr3[0,:]))#对第一行元素求和

# np.random.seed(1)#让随机数暂停
# print(np.random.random((3,4)))#生成一个三行四列的随机数

print(np.random.rand(3,4))#产生均匀分布的随机数

s = np.random.RandomState(1)#让随机数暂停,和seed(1)得到的结果相同
print(s.random((3,4)))

arr = np.array([[1,2,3,4],[4,5,6,7],[7,8,9,10],[11,23,45,67]])
np.random.shuffle(arr)#整行整行的乱序(将每一行都当做一个整体然后在乱序)
print(arr)
# [[7 8 9]
#  [4 5 6]
#  [1 2 3]]
print(np.random.choice([1,2,3],1))#随机选择一个数
print(np.random.randint(1,100,(3,4)))#对1-100内的整数进行随机，生成一个三行四列的矩阵