python常用分析模型

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网络安全专家 2024-10-29 08:27:29

文章标签 python常用分析模型人工智能数组 Python 数据分析 文章分类 Python 后端开发

大家好，小编来为大家解答以下问题，Python数据分析学哪些模块，python数据分析要学什么，现在让我们一起来看看吧！

python常用分析模型_Python

一、python数据分析概述

二、NumPy数值计算基础

三、Matplotlib数据可视化基础

四、Pandas统计分析基础

五、使用Pandas进行数据预处理

六、使用scikit-learn构建模型

一、python数据分析概述

Python 数据分析是指使用 Python 编程语言进行数据挖掘和数据分析的过程。Python 语言因其易学、易用、灵活、强大的数据处理能力和良好的可视化效果而被广泛用于数据分析领域python好玩的代码。

（1）Python 数据分析可以分为以下几个方面：

数据清洗和预处理：这是数据分析的第一步，包括数据清理、缺失值处理、重复数据处理、异常数据处理、数据采样等。
数据分析和可视化：这是数据分析的核心步骤，包括统计分析、数据建模、机器学习、数据可视化等。
数据库操作：Python 可以连接多种数据库，对数据库进行查询、插入、更新、删除等操作。
Web 数据抓取：Python 可以使用 urllib、requests 等库进行数据抓取，可以爬取并处理 HTML、JSON、XML 等格式的数据。
数据分析框架：Python 有多种流行的数据分析框架，如 NumPy、pandas、SciPy、Scikit-learn、TensorFlow 等。这些框架提供了丰富的数据处理、分析、可视化功能，能够极大地提高数据分析的效率和准确率。

总之，通过 Python 数据分析，可以处理、分析和可视化各种数据，并将数据转化为可供决策的信息，帮助决策者做出更加明智的决策。

（2）Python 数据分析主要包含以下 5 个方面优势

语法简单精练。对于初学者来说，比起其他编程语言，Python更容易上手。
有很强大的库。可以只使用Python这一种语言去构建以数据为中心的应用程序。
功能强大。Python是一个混合体，丰富的工具集使它介于传统的脚本语言和系统语言之间。Python不仅具备所有脚本语言简单和易用的特点，还提供了编译语言所具有的高级软件工程工具。
不仅适用于研究和原型构建，同时也适用于构建生产系统。研究人员和工程技术人员使用同一种编程工具，会给企业带来非常显著的组织效益，并降低企业的运营成本。
Python是一门胶水语言。Python程序能够以多种方式轻易地与其他语言的组件“粘接”在一起。

（3）Python数据分析常用类库

1．IPython——科学计算标准工具集的组成部分

是一个增强的Python shell，目的是提高编写、测试、调试Python代码的速度。
主要用于交互式数据并行处理，是分布式计算的基础架构。
提供了一个类似于Mathematica的HTML笔记本，一个基于Qt框架的GUI控制台，具有绘图、多行编辑以及语法高亮显示等功能。

2.NumPy(Numerical Python)—— Python 科学计算的基础包

快速高效的多维数组对象 ndarray。
对数组执行元素级的计算以及直接对数组执行数学运算的函数。
读写硬盘上基于数组的数据集的工具。
线性代数运算、傅里叶变换，以及随机数生成的功能。
将 C、C++、Fortran 代码集成到 Python 的工具。

3．SciPy——专门解决科学计算中各种标准问题域的模块的集合

SciPy 主要包含了 8 个模块，不同的子模块有不同的应用，如插值、积分、优化、图像处理和特殊函数等。

scipy.integrate 数值积分例程和微分方程求解器
scipy.linalg 扩展了由 numpy.linalg 提供的线性代数例程和矩阵分解功能
scipy.optimize 函数优化器（最小化器）以及根查找算法
scipy.signal 信号处理工具
scipy.sparse 稀疏矩阵和稀疏线性系统求解器
scipy.special SPECFUN（这是一个实现了许多常用数学函数的 Fortran 库）的包装器
scipy.stats 检验连续和离散概率分布、各种统计检验方法，以及更好的描述统计法
scipy.weave 利用内联 C++代码加速数组计算的工具

4．Pandas——数据分析核心库

提供了一系列能够快速、便捷地处理结构化数据的数据结构和函数。
高性能的数组计算功能以及电子表格和关系型数据库（如 SQL）灵活的数据处理功能。
复杂精细的索引功能，以便便捷地完成重塑、切片和切块、聚合及选取数据子集等操作。

5．Matplotlib——绘制数据图表的 Python 库

Python的2D绘图库，非常适合创建出版物上用的图表。
操作比较容易，只需几行代码即可生成直方图、功率谱图、条形图、错误图和散点图等图形。
提供了pylab的模块，其中包括了NumPy和pyplot中许多常用的函数，方便用户快速进行计算和绘图。
交互式的数据绘图环境，绘制的图表也是交互式的。

6．scikit-learn——数据挖掘和数据分析工具

简单有效，可以供用户在各种环境下重复使用。
封装了一些常用的算法方法。
基本模块主要有数据预处理、模型选择、分类、聚类、数据降维和回归 6 个，在数据量不大的情况下，scikit-learn可以解决大部分问题。

7．Spyder——交互式 Python 语言开发环境

提供高级的代码编辑、交互测试和调试等特性。
包含数值计算环境。
可用于将调试控制台直接集成到图形用户界面的布局中。
模仿MATLAB的“工作空间”，可以很方便地观察和修改数组的值。

二、NumPy数值计算基础

NumPy数值计算基础内容包括：（1）NumPy 数组对象 ndarray（2）NumPy 矩阵与通用函数（3）利用 NumPy 进行统计分析

（1）NumPy 数组对象 ndarray

NumPy 数组对象 ndarray是 NumPy 中的核心数据结构，是一个多维数组，可以用于存储和操作大量的数据。ndarray 对象具有许多有用的属性和方法，包括形状、轴、数据类型、元素访问、索引切片、数学运算、矩阵运算和广播等。

在深度学习中，我们通常使用 ndarray 对象来存储训练和测试数据集，构建神经网络、计算损失函数和优化模型等。ndarray 对象还可以与其他 Python 库集成，例如 Matplotlib、Pandas 等，方便数据可视化和分析。

本节（1）NumPy 数组对象 ndarray内容包括：1.创建数组对象。2.生成随机数。3.通过索引访问数组。4.变换数组的形态

1.创建数组对象

数组属性：ndarray（数组）是存储单一数据类型的多维数组。

注：python中的列表是可以存储多种数据类型

属性	说明
ndim	返回 int。表示数组的维数，例如（3,4）的维数为2
shape	返回 tuple。表示数组的尺寸，对于 n 行 m 列的矩阵，形状为(n,m)
size	返回 int。表示数组的元素总数，等于数组形状的乘积。例如（3,4）的size为12
dtype	返回 data-type。描述数组中元素的类型
itemsize	返回 int。表示数组的每个元素的大小（以字节为单位）。

数组创建：numpy.array(object, dtype=None, copy=True, order='K',subok=False, ndmin=0)

参数名称	说明
object	接收array。表示想要创建的数组。无默认。
dtype	接收data-type。表示数组所需的数据类型。如果未给定，则选择保存对象所需的最小类型。默认为None。
ndmin	接收int。指定生成数组应该具有的最小维数。默认为None。

创建数组并查看数组属性

注：如下表格为代码段，“In[1]:”为python代码输入，“Out[1]:”为代码输出结果。后面雷同。

In[1]:	import numpy as np #导入NumPy库arr1 = np.array([1, 2, 3, 4]) #创建一维数组 print('创建的数组为：',arr1)
Out[1]:	创建的数组为： [1 2 3 4]
In[2]:	arr2 = np.array([[1, 2, 3, 4],[4, 5, 6, 7], [7, 8, 9, 10]]) #创建二维数组 print('创建的数组为：\n',arr2)
Out[2]:	创建的数组为： [[ 1 2 3 4] [ 4 5 6 7] [ 7 8 9 10]]
In[3]:	print('数组维度为：',arr2.shape) #查看数组结构
Out[3]:	数组维度为： (3, 4)

In[4]:	print('数组维度为：',arr2.dtype) #查看数组类型
Out[4]:	数组维度为： int32
In[5]:	print('数组元素个数为：',arr2.size) #查看数组元素个数
Out[5]:	数组元素个数为： 12
In[6]:	print('数组每个元素大小为：',arr2.itemsize) #查看数组每个元素大小
Out[6]:	数组每个元素大小为： 4

重新设置数组的 shape 属性

In[7]:	arr2.reshape = 4,3 #重新设置 shape print('重新设置 shape 后的 arr2 为：',arr2)
Out[7]:	重新设置shape维度后的arr2为： [[ 1 2 3] [ 4 4 5] [ 6 7 7] [ 8 9 10]]

使用 arange 函数创建数组

In[8]:	print('使用 arange 函数创建的数组为：\n',np.arange(0,1,0.1))
Out[8]:	使用arange函数创建的数组为： [ 0. 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9]

使用 linspace 函数创建数组（等差数列）

In[9]:	print('使用 linspace 函数创建的数组为：',np.linspace(0, 1, 12))。0到1取12个数
Out[9]:	使用linspace函数创建的数组为： [ 0. 0.09090909 … 1. ]

使用 logspace 函数创建等比数列

In[10]:	print('使用logspace函数创建的数组为：',np.logspace(0, 2, 20))
Out[10]:	使用logspace函数创建的数组为： [ 1. 1.27427499 1.62377674 ..., 61.58482111 78.47599704 100. ]

使用zeros函数创建全0的数组

In[11]:	print('使用zeros函数创建的数组为：',np.zeros((2,3)))。用（2,3）元组来创建二维的数组。
Out[11]:	使用zeros函数创建的数组为： [[ 0. 0. 0.] [ 0. 0. 0.]]

使用eye函数创建对角线为1其它元素为0的数组

In[12]:	print('使用eye函数创建的数组为：',np.eye(3))
Out[12]:	使用eye函数创建的数组为： [[ 1. 0. 0.] [ 0. 1. 0.] [ 0. 0. 1.]]

使用diag函数创建对角线元素为指定内容的数组

In[13]:	print('使用diag函数创建的数组为：',np.diag([1,2,3,4])
Out[13]:	使用diag函数创建的数组为： [[1 0 0 0] [0 2 0 0] [0 0 3 0] [0 0 0 4]]

使用ones函数创建全1的数组

In[14]:	print('使用ones函数创建的数组为：',np.ones((5,3)))
Out[14]:	使用ones函数创建的数组为： [[ 1. 1. 1.] [ 1. 1. 1.] [ 1. 1. 1.] [ 1. 1. 1.] [ 1. 1. 1.]]

数组数据类型，NumPy基本数据类型与其取值范围（只展示一部分）

类型	描述
bool	用一位存储的布尔类型（值为TRUE或FALSE）
inti	由所在平台决定其精度的整数（一般为int32或int64）
int8	整数，范围为−128至127
int16	整数，范围为−32768至32767
int32
……	……

数组数据类型转换

In[15]:	print('转换结果为：',np.float64(42)) #整型转换为浮点型
Out[15]:	转换结果为： 42.0
In[16]:	print('转换结果为：',np.int8(42.0)) #浮点型转换为整型
Out[16]:	转换结果为： 42
In[17]:	print('转换结果为：',np.bool(42)) #整型转换为布尔型
Out[17]:	转换结果为： True

In[18]:	print('转换结果为：',np.bool(0)) #整型转换为布尔型
Out[18]:	转换结果为： False
In[19]:	print('转换结果为：',np.float(True)) #布尔型转换为浮点型
Out[19]:	转换结果为： 1.0
In[20]:	print('转换结果为：',np.float(False)) #布尔型转换为浮点型
Out[20]:	转换结果为： 0.0

在使用array函数创建数组时，数组的数据类型默认是浮点型。自定义数组数据，则可以预先指定数据类型

In[24]:	itemz = np.array([("tomatoes", 42, 4.14), ("cabbages", 13, 1.72)], dtype=df) print('自定义数据为：',itemz)
Out[24]:	自定义数据为： [('tomatoes', 42, 4.14) ('cabbages', 13, 1.72)]

2.生成随机数

无约束条件下生成随机数

In[25]:	print('生成的随机数组为：',np.random.random(100))。0到1之间的随机数
Out[25]:	生成的随机数组为： [ 0.15343184 0.51581585 0.07228451 ... 0.24418316 0.92510545 0.57507965]

生成服从均匀分布的随机数

In[26]:	print('生成的随机数组为：\n',np.random.rand(10,5))
Out[26]:	生成的随机数组为： [[ 0.39830491 0.94011394 0.59974923 0.44453894 0.65451838] ... [ 0.1468544 0.82972989 0.58011115 0.45157667 0.32422895]]

生成服从正态分布的随机数

注：（2，3, 2）是三维数组，2个三行2列数组。使用多维数组，要用元组的形式传入

In[27]:	print('生成的随机数组为：\n',np.random.randn(10,5))
Out[27]:	生成的随机数组为： [[-0.60571968 0.39034908 -1.63315513 0.02783885 -1.84139301] ..., [-0.27500487 1.41711262 0.6635967 0.35486644 -0.26700703]]

生成给定上下范围的随机数，如创建一个最小值不低于 2、最大值不高于 10 的 2 行 5 列数组

In[28]:	print('生成的随机数组为：',np.random.randint(2,10,size = [2,5]))
Out[28]:	生成的随机数组为： [[6 6 6 6 8] [9 6 6 8 4]]

random模块常用随机数生成函数

函数	说明
seed	确定随机数生成器的种子。
permutation	返回一个序列的随机排列或返回一个随机排列的范围。
shuffle	对一个序列进行随机排序。
binomial	产生二项分布的随机数。
normal	产生正态（高斯）分布的随机数。
beta	产生beta分布的随机数。
chisquare	产生卡方分布的随机数。
gamma	产生gamma分布的随机数。
uniform	产生在[0,1)中均匀分布的随机数。

3.通过索引访问数组

一维数组的索引

注：[]切片，左开右闭

In[29]:	arr = np.arange(10) print('索引结果为：',arr[5]) #用整数作为下标可以获取数组中的某个元素
Out[29]:	索引结果为： 5
In[30]:	print('索引结果为：',arr[3:5]) #用范围作为下标获取数组的一个切片，包括arr[3]不包括arr[5]
Out[30]:	索引结果为： [4 5]
In[31]:	print('索引结果为：',arr[:5]) #省略开始下标，表示从arr[0]开始
Out[31]:	索引结果为： [0 1 2 3 4]
In[32]:	print('索引结果为：',arr[-1]) #下标可以使用负数，-1表示从数组后往前数的第一个元素
Out[32]:	索引结果为： 9

In[33]:	arr[2:4] = 100,101 print('索引结果为：',arr) #下标还可以用来修改元素的值
Out[33]:	索引结果为： [ 0 1 100 101 4 5 6 7 8 9]
In[34]:	#范围中的第三个参数表示步长，2表示隔一个元素取一个元素。从第一个元素到最后一个元素 print('索引结果为：',arr[1:-1:2])
Out[34]:	索引结果为： [ 1 101 5 7]
In[35]:	print('索引结果为：',arr[5:1:-2]) #步长为负数时，开始下标必须大于结束下标
Out[35]:	索引结果为： [ 5 101]

多维数组的索引

In[36]:	arr = np.array([[1, 2, 3, 4, 5],[4, 5, 6, 7, 8], [7, 8, 9, 10, 11]]) print('创建的二维数组为：',arr)
Out[36]:	创建的二维数组为： [[ 1 2 3 4 5] [ 4 5 6 7 8] [ 7 8 9 10 11]]
In[37]:	print('索引结果为：',arr[0,3:5]) #索引第0行中第3和4列的元素
Out[37]:	索引结果为： [4 5]
In[38]:	#索引第2和3行中第3～5列的元素 print('索引结果为：',arr[1:,2:])
Out[38]:	索引结果为： [[ 6 7 8] [ 9 10 11]]
In[39]:	print('索引结果为：',arr[:,2]) #索引第2列的元素
Out[39]:	索引结果为： [3 6 9]

多维数组的索引（使用整数和布尔值索引访问数据）

In[40]:	#从两个序列的对应位置取出两个整数来组成下标：arr[0,1], arr[1,2], arr[2,3] print('索引结果为：',arr[[(0,1,2),(1,2,3)]])
Out[40]:	索引结果为： [ 2 6 10]
In[41]:	print('索引结果为：',arr[1:,(0,2,3)]) #索引第2、3行中第0、2、3列的元素
Out[41]:	索引结果为： [[ 4 6 7] [ 7 9 10]]
In[42]:	mask = np.array([1,0,1],dtype = np.bool)。取值第0个和第3个元素（为1的值） #mask是一个布尔数组，它索引第1、3行中第2列的元素 print('索引结果为：',arr[mask,2])
Out[42]:	索引结果为： [3 9]

4.变换数组的形态

改变数组形状

In[43]:	arr = np.arange(12) #创建一维数组 print('创建的一维数组为：',arr)
Out[43]:	创建的一维数组为： [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11]
In[44]:	print('新的一维数组为：',arr.reshape(3,4)) #设置数组的形状
Out[44]:	新的一维数组为： [[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11]]
In[45]:	print('数组维度为：',arr.reshape(3,4).ndim) #查看数组维度
Out[45]:	数组维度为： 2

使用ravel函数展平数组，如二维数组转换为一维数组

In[46]:	arr = np.arange(12).reshape(3,4) print('创建的二维数组为：',arr)
Out[46]:	创建的二维数组为： [[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11]]
In[47]:	print('数组展平后为：',arr.ravel())
Out[47]:	数组展平后为： [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11]

使用flatten函数展平数组

In[48]:	print('数组展平为：',arr.flatten()) #横向展平
Out[48]:	数组展平为： [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11]
In[49]:	print('数组展平为：',arr.flatten('F')) #纵向展平
Out[49]:	数组展平为： [ 0 4 8 1 5 9 2 6 10 3 7 11]

组合数组

注：h横向，v纵向

使用hstack函数实现数组横向组合：np.hstack((arr1,arr2))
使用vstack函数实现数组纵向组合：np.vstack((arr1,arr2))
使用concatenate函数实现数组横向组合：np.concatenate((arr1,arr2),axis = 1)) #axis=1表示横向
使用concatenate函数实现数组纵向组合：np.concatenate((arr1,arr2),axis = 0))

切割数组

使用hsplit函数实现数组横向分割： np.hsplit(arr1, 2)
使用vsplit函数实现数组纵向分割： np.vsplit(arr, 2)
使用split函数实现数组横向分割： np.split(arr, 2, axis=1)
使用split函数实现数组纵向分割： np.split(arr, 2, axis=0)

（2）Numpy矩阵与通用函数

1.创建NumPy矩阵

创建与组合矩阵

使用mat函数创建矩阵： matr1 = np.mat("1 2 3;4 5 6;7 8 9")
使用matrix函数创建矩阵：matr2 = np.matrix([[123],[456],[789]])
使用bmat函数合成矩阵：np.bmat("arr1 arr2; arr1 arr2")

矩阵的运算

矩阵与数相乘：matr1*3
矩阵相加减：matr1±matr2
矩阵相乘：matr1*matr2
矩阵对应元素相乘：np.multiply(matr1,matr2)
矩阵特有属性：

属性	说明
T	返回自身的转置
H	返回自身的共轭转置
I	返回自身的逆矩阵
A	返回自身数据的2维数组的一个视图

2.认识ufunc函数

全称通用函数（universal function），是一种能够对数组中所有元素进行操作的函数。

四则运算：加（+）、减（-）、乘（*）、除（/）、幂（**）。数组间的四则运算表示对每个数组中的元素分别进行四则运算，所以形状必须相同。
比较运算：>、<、==、>=、<=、!=。比较运算返回的结果是一个布尔数组，每个元素为每个数组对应元素的比较结果。
逻辑运算：np.any函数表示逻辑“or”，np.all函数表示逻辑“and”。运算结果返回布尔值。

ufunc函数的广播机制

广播（broadcasting）是指不同形状的数组之间执行算术运算的方式。需要遵循4个原则。

让所有输入数组都向其中shape最长的数组看齐，shape中不足的部分都通过在前面加1补齐。
输出数组的shape是输入数组shape的各个轴上的最大值。
如果输入数组的某个轴和输出数组的对应轴的长度相同或者其长度为1时，这个数组能够用来计算，否则出错。
当输入数组的某个轴的长度为1时，沿着此轴运算时都用此轴上的第一组值。

一维数组的广播机制

python常用分析模型_Python_02

二维数组的广播机制

python常用分析模型_数据分析_03

（3）利用Numpy进行统计分析

1.读写文件

NumPy文件读写主要有二进制的文件读写和文件列表形式的数据读写两种形式

save函数是以二进制的格式保存数据。 np.save("../tmp/save_arr",arr)
load函数是从二进制的文件中读取数据。 np.load("../tmp/save_arr.npy")
savez函数可以将多个数组保存到一个文件中。 np.savez('../tmp/savez_arr',arr1,arr2)
存储时可以省略扩展名，但读取时不能省略扩展名。

读取文本格式的数据

savetxt函数是将数组写到某种分隔符隔开的文本文件中。 np.savetxt("../tmp/arr.txt", arr, fmt="%d", delimiter=",")
loadtxt函数执行的是把文件加载到一个二维数组中。 np.loadtxt("../tmp/arr.txt",delimiter=",")
genfromtxt函数面向的是结构化数组和缺失数据。 np.genfromtxt("../tmp/arr.txt", delimiter = ",")

2.使用数组进行简单统计分析

直接排序

sort函数是最常用的排序方法。 arr.sort()
sort函数也可以指定一个axis参数，使得sort函数可以沿着指定轴对数据集进行排序。axis=1为沿横轴排序； axis=0为沿纵轴排序。

间接排序

argsort函数返回值为重新排序值的下标。 arr.argsort()
lexsort函数返回值是按照最后一个传入数据排序的。 np.lexsort((a,b,c))

去重与重复数据

通过unique函数可以找出数组中的唯一值并返回已排序的结果。
tile函数主要有两个参数，参数“A”指定重复的数组，参数“reps”指定重复的次数。np.tile(A，reps)
repeat函数主要有三个参数，参数“a”是需要重复的数组元素，参数“repeats”是重复次数，参数“axis”指定沿着哪个轴进行重复，axis = 0表示按行进行元素重复；axis = 1表示按列进行元素重复。 numpy.repeat(a, repeats, axis=None)
这两个函数的主要区别在于，tile函数是对数组进行重复操作，repeat函数是对数组中的每个元素进行重复操作。

3.常用的统计函数

当axis=0时，表示沿着纵轴计算。当axis=1时，表示沿着横轴计算。默认时计算一个总值。

函数	说明
sum	计算数组的和
mean	计算数组均值
std	计算数组标准差
var	计算数组方差
min	计算数组最小值
max	计算数组最大值
argmin	返回数组最小元素的索引
argmax	返回数组最小元素的索引
cumsum	计算所有元素的累计和
cumprod	计算所有元素的累计积

4.任务实现

读取iris数据集中的花萼长度数据（已保存为csv格式），并对其进行排序、去重，并求出和、累积和、均值、标准差、方差、最小值、最大值。

python常用分析模型_人工智能_04

'''
读取iris数据集中的花萼长度数据（已保存为csv格式），并对其进行排序、去重，并求出和、累积和、均值、标准差、方差、最小值、最大值
'''
import numpy as np
data = np.loadtxt('E:\Python_project\iris_sepal_length.csv')
data.sort()         # 排序
data = np.unique(data)   # 去重
np.sum(data)  # 求和
np.cumsum(data)   # 累积和
np.mean(data)       # 均值
np.std(data)     # 标准差
np.var(data)  # 方差
np.min(data)       # 最小值
np.max(data)        # 最大值