py库:numpy
http://www.numpy.org/ numpy官网
http://cwiki.apachecn.org/pages/viewpage.action?pageId=10030181 scikit-learn 0.18 中文文档(暂时先放这儿)
https://www.imooc.com/learn/727 Python在数据科学中的应用,比较基础的视频讲解。讲了python的list,numpy,matplotlib,pandas
http://python.jobbole.com/87471/ Python快速教程 - Numpy和Matplotlib篇
http://www.yiibai.com/numpy/ NumPy教程 广告忒多,(host里屏蔽一下咕咕广告)
pip install numpy
当前版本是numpy-1.14.0
BMI计算:
numpy.array()是个很重要的方法
import numpy as np
n_height = np.array([1.75, 1.72, 1.68, 1.8, 1.7])
n_weight = np.array([60, 80, 70, 55, 75])
bmi = n_weight / n_height ** 2
print(bmi)
print(bmi[2]) pang = np.array( bmi[bmi > 23] ) # 通过比较运算符,进行元素的选择
print(pang)
二维numpy数组
数组内的元素必须是同类型,否则会被强制转换。因为数据类型一致,所以运算速度快。
import numpy as np
np_2d = np.array([
[1.75, 1.72, 1.68, 1.8, 1.7],
[60, 80, 70, 55, 75]
])
print(np_2d)
print(np_2d.shape) # 2行5列 (2, 5)
print(np_2d[0][2]) # 第一行第三个 1.68
print(np_2d[0, 2]) # 同上 1.68
print(np_2d[:, 1:3]) # 取每行的第2、3列 [[ 1.72 1.68], [80. 70. ]]
print(np_2d[1, :]) # 取第2行 [60. 80. 70. 55. 75.]
print(np.mean(np_2d[0, :])) # 先把身高抽取出来,再计算平均身高 1.7299999999999998
print(np.median(np_2d[0, :])) # 身高中位数(比如5000个人排队,最中间的那个人的身高) 1.72
数据的生成
import numpy as np
height = np.round(np.random.normal(1.75, 0.08, 100), 2) # 随机生成身高
weight = np.round(np.random.normal(60.00, 10, 100), 2) # 随机生成体重
np123 = np.column_stack((height, weight))
print(np123)
print(np.max(height), np.min(height)) # 身高最大最小值
print(np.max(weight), np.min(weight)) # 体重最大最小值
numpy数组的创建
- numpy.empty
- numpy.zeros
- numpy.ones
- numpy.arange(start, stop, step, dtype)
- numpy.linspace(start, stop, num, endpoint, retstep, dtype) 此函数类似于arange()函数。 在此函数中,指定了范围之间的均匀间隔数量
- numpy.reshape(arr, newshape, order') 此函数在不改变数据的条件下修改形状
- ndarray.flatten(order) 此函数返回折叠为一维的数组副本(打平)
import numpy as np print(np.zeros((3, 4))) # 生成3行4列的0矩阵
print(np.ones((3, 4), dtype=np.int16)) # 生成3行4列的1矩阵
print(np.arange(10)) # 类似range [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
print(np.linspace(0, 60, 5)) # 等差数列,0到60之间,取5个值 [ 0. 15. 30. 45. 60.]
print(np.arange(6).reshape((2, 3))) # [ [0 1 2] [3 4 5] ]
散点图
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt height = np.round(np.random.normal(1.75, 0.20, 100), 2)
weight = np.round(np.random.normal(60.32, 15, 100), 2) plt.scatter(weight, height) # 散点图
plt.show()
一些属性
import numpy as np aaa = np.array([
[9, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8]
])
print(aaa.ndim) # 几维 2
print(aaa.shape) # 几行几列 (2,4)
print(aaa.size) # 多少个元素 8
print(aaa.dtype) # 数值类型 int32
print(aaa.flatten()) # 将数组展平成一维数组 [9 2 3 4 5 6 7 8] print(aaa.mean()) # 均值 5.5
print(aaa.max()) # 最大值 9 np.save('zz.npy', aaa) # 保存到文件
q = np.load('zz.npy') # 从文件读取
print(q)
例子: 直方图
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np a = np.array( [98.5, 96, 95, 94.5, 93.5, 94, 86.5, 92.5, 92, 90, 90.5, 95, 91.5, 89, 91, 94, 91, 82, 96.5, 89.5, 88, 82, 82, 84.5, 83.5, 87])
plt.hist(a, bins=[80, 82, 84, 86, 88, 90, 92, 94, 96, 98, 100])
plt.show() # 学生考试成绩的直方图
...
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