鄙人学习笔记，这个笔记以例子为主。
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文章目录
使用python做数据分析的常用库
- numpy 基础数值算法
- scipy 科学计算
- matplotlib 数据可视化
- pandas 序列高级函数
numpy概述
①Numerical Python，数值的Python，补充了Python语言所欠缺的数值计算能力。
②Numpy是其它数据分析及机器学习库的底层库。
③Numpy完全标准C语言实现，运行效率充分优化。
④Numpy开源免费。
ndarray数组
ndarray数组是用np.ndarray类的对象表示的n维数组。
- 例子
内存中的ndarray对象
- 元数据（metadata）
元数据存储对目标数组的描述信息，如：dim count(维数)、shape(维度)、dtype(数据类型)、size(元素个数)、data(作为一个指针,指向具体数据)等。
- 实际数据
实际数据是完整的数组数据。
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效率，提高性能。
ndarray数组对象的创建
创建方式1
- 语法
np.array(任何可被解释为numpy数组的逻辑结构)
- 例子
创建方式2
- 语法
np.arange(起始值, 终止值, 步长)
- 例子
创建方式3
- 语法
np.zeros(数组元素个数, dtype = “类型”)
- 例子
创建方式4
- 语法
np.ones(数组元素个数, dtype = “类型”)
- 例子
举个例子
代码：
import numpy as np
a1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(a1, a1.shape)
a2 = np.arange(0, 5)
print(a2)
a3 = np.zeros(5, dtype = 'int32')
print(a3)
a4 = np.ones(5, dtype = 'float32')
print(a4)
a5 = np.zeros_like(a1)
print(a5)
备注:np.zeros_like(a1)为构造一个维度类似于a1的全0数组。
结果：
- ndarray数组对象的特点
①ndarray数组是同质数组，即所有元素的数据类型必须相同。
②ndarray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。
ndarray对象属性的基本操作
数组的维度(np.ndarray.shape)
- 例子
元素的类型(np.ndarray.dtype)
- 例子
备注：【<U11表示11个Unicode字符】
数组元素的个数(np.ndarray.size)
- 例子
备注：size表示底层元素个数，len表示最外层对象个数。
数组元素索引(下标)
- 例子
ndarray对象属性操作详解
numpy的内部基本数据类型
类型名 | 类型表示符 |
布尔型 | bool_ |
有符号整数型 | int8(-128~127)/int16/int32/int64 |
无符号整数型 | 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 |
自定义复合数据类型
举个例子1
我们有以下数据：
import numpy as np
data=[
('xb', [90, 80, 85], 15),
('dh', [92, 81, 83], 16),
('xh', [95, 85, 95], 15)
]
直接将data放入np.array()中:
嗯，报错了！说明np.array()不能识别我们的data。
我们可以设置dtype，来识别数据：
import numpy as np
data=[
('xb', [90, 80, 85], 15),
('dh', [92, 81, 83], 16),
('xh', [95, 85, 95], 15)
]
a01= np.array(data, dtype='U2, 3int32, int32')
print(a01)
备注：U代表uniocode字符,2代表两个，若出现第三个字符，则python会无法识别。int32代表整形，3int32表示包含3个整形的列表。
输出结果：
我们试着用2种方法读取数据：
print(a01[2][2])
print(a01[2]['f2'])
#f2表示下标为2的字段
结果：
若data中字段比较多，我们可以使用另一种设置dtype的方式：
import numpy as np
data=[
('xb', [90, 80, 85], 15),
('dh', [92, 81, 83], 16),
('xh', [95, 85, 95], 15)
]
a02= np.array(data, dtype=[('name', 'str', 2),
('scores', 'int32', 3),
('age', 'int32', 1)])
读取数据：
print(a02)
print(a02[2]['age'])
结果：
我们可以使用第三种设置dtype的方式：
import numpy as np
data=[
('xb', [90, 80, 85], 15),
('dh', [92, 81, 83], 16),
('xh', [95, 85, 95], 15)
]
ary = np.array(data, dtype = {
'names':['name', 'scores', 'age'],
'formats':['U2', '3int32', 'int32']})
再读取一下数据：
print(ary)
print(ary[2]['name'])
结果：
举个例子2(日期类型的数组)
数据：
import numpy as np
data = ['2020', '2015-07-01',
'2012-01-01', '1997-09-28']
直接将data放入np.array(),并将数据和数据类型打印出来：
转换数据类型， 并将数据和数据类型打印出来:
除此之外，原始数据还可以写出时、分、秒，但是由于设定转换的数据类型是精确到Day所以，输出的结果，不会显示出时、分、秒：
import numpy as np
data = ['2020', '2015-07-01',
'2012-01-01', '1997-09-28 11:10:01']
d01 = np.array(data)
print(d01, d01.dtype)
#转换成精确到天的datetime64数据类型
d02 = d01.astype('M8[D]')
print(d02, d02.dtype)
结果：
备注：若日期写成除了2020-01-01之外的格式(如：2020/01/01)则python无法转成时间格式。
时间之间做减法：
import numpy as np
data = ['2020', '2020-03-28',
'2012-01-01', '1997-09-28 11:10:01']
d01 = np.array(data)
d02 = d01.astype('M8[D]')
print(d02[1] - d02[0])
结果：
类型字符码
内部基本数据类型 | 字符码(简写) |
np.bool_ | ? |
np.int8/16/32/64 | i1/i2/i4/i8 |
np.uint8/16/32/64 | u1/u2/u4/u8 |
np.float16/32/64 | f2/f4/f8 |
np.complex64/128 | c8/c16 |
np.str_ | U<字符数> |
np.datetime64 | M8[Y] M8[M] M8[D] M8[h] M8[m] M8[s] |
类型字符码格式
- 格式
<字节序前缀><维度><类型><字节数或字符数>
- 例子
类型字符码 | 释义 |
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，采用默认字节序。 |
- 字节序前缀
字节序前缀 | 含义 |
| 小端 |
| 大端 |
| 硬件字节序 |
