python数据分析基础——numpy和matplotlib

numpy库是python的一个著名的科学计算库，本文是一个quickstart。

引入：计算BMI

BMI = 体重（kg）/身高（m）^2
假如有如下几组体重和身高数据，让求每组数据的BMI值：

weight = [65.4,59.2,63.6,88.4,68.7]
height = [1.73,1.68,1.71,1.89,1.79]
print weight / height ** 2

执行上面代码，报错：TypeError: unsupported operand type(s) for ** or pow(): 'list' and 'int'
这是因为普通的除法是元素级的而非向量级的，并不能应用到一组数据上。
解决方案：使用numpy.ndarray数据结构（N维数组），运算是面向矩阵的：

import numpy as np
np_weight = np.array(weight)
np_height = np.array(height)
print type(np_weight)
print type(np_height)
<type 'numpy.ndarray'>
<type 'numpy.ndarray'>
print np_weight
print np_height
[ 65.4  59.2  63.6  88.4  68.7]
[ 1.73  1.68  1.71  1.89  1.79]

注：和python的列表不同的是，numpy.ndarray数据结构的元素之间是没有逗号分隔的。

np_bmi = np_weight / np_height ** 2
print type(np_bmi)
print np_bmi
<type 'numpy.ndarray'>
[ 21.85171573  20.97505669  21.75028214  24.7473475   21.44127836]

numpy数组：numpy.ndarray

numpy.ndarray是numpy最基本的数据结构，即N维数组，且数组中的元素需要是同一种类型，如果不是，则会自动转换成同一种类型，如：

print np.array([1.0,'hi',True])
['1.0' 'hi' 'True']

可以看到都被转成了字符串类型。

不同数据类型的不同行为

# 普通的python列表
py_list = [1,2,3]
# numpy数组
np_array = np.array(py_list)
print py_list + py_list  # 这是列表的拼接
[1, 2, 3, 1, 2, 3]
print np_array + np_array  # 这是每两个对应元素之间的运算
[2 4 6]

子集

print np_bmi[0]
21.8517157272
print np_bmi > 23
[False False False  True False]
print np_bmi[np_bmi > 23]
[ 24.7473475]

二维numpy数组
二维numpy数组是以list作为元素的数组，比如：

np_2d = np.array([height,weight])
print type(np_2d)
<type 'numpy.ndarray'>
print np_2d
[[  1.73   1.68   1.71   1.89   1.79]
 [ 65.4   59.2   63.6   88.4   68.7 ]]
print np_2d.shape
(2, 5)

通过shape属性值可以看出，np_2d是一个2行5列的二维数组。

single type原则

print np.array([[1,2],[3,'4']])
[['1' '2']
 ['3' '4']]

二维numpy数组的子集

np_2d = np.array([height,weight])
print np_2d
[[  1.73   1.68   1.71   1.89   1.79]
 [ 65.4   59.2   63.6   88.4   68.7 ]]
print np_2d[0][2]
1.71
print np_2d[0,2]
1.71

还可以在两个轴向上分别切片：

print np_2d[:,1:3]
[[  1.68   1.71]
 [ 59.2   63.6 ]]

选取第1行：

print np_2d[1,:]
[ 65.4  59.2  63.6  88.4  68.7]

求对应的BMI值：

print np_2d[1,:] / np_2d[0,:] ** 2
[ 21.85171573  20.97505669  21.75028214  24.7473475   21.44127836]

应用

用numpy生成呈正太分布的随机测试数据，并求各项基本的统计数据。

比如生成10000条数据集，记录的是某个镇上所有居民的身高（m）、体重（kg）数据，所用到的函数：

np.random.normal(均值，标准差，取样数)

height = np.random.normal(1.75,0.20,10000)
weight = np.random.normal(60.32,15,10000)

下面将若干个（这里是2个）一维数组拼成一个二维数组（有点像zip()函数的作用）：

np_info = np.column_stack((height,weight))
print np_info
[[  1.88474198  76.24957048]
 [  1.85353302  64.62674488]
 [  1.74999035  67.5831439 ]
 ..., 
 [  1.78187257  50.11001273]
 [  1.90415778  50.65985964]
 [  1.51573081  41.00493358]]

求np_info身高平均值：

print np.mean(np_info[:,0])
1.75460102053

求身高的中位数：

print np.median(np_info[:,0])
1.75385473036

求身高和体重的相关系数：

print np.corrcoef(np_info[:,0],np_info[:,1])
[[  1.00000000e+00  -1.50825116e-04]
 [ -1.50825116e-04   1.00000000e+00]]

求身高的标准差：

print np.std(np_info[:,0])
0.201152169706

排序（不会影响源数组）：

print np.sort(np_info[0:10,0])
[ 1.46053123  1.59268772  1.74939538  1.74999035  1.78229515  1.85353302
  1.88474198  1.99755291  2.12384833  2.3727505 ]

求和：

print np.sum(np_info[0:10,0])
18.5673265584

matplotlib库

基本用法

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 年份
year = [1950,1970,1990,2010]
# 全球总人口（单位：10亿）
pop = [2.519,3.692,5.263,6.972]

# 画折线图
plt.plot(year,pop)  # year:x轴，pop:y轴
# 显示出折线图
plt.show()

​

画散点图

plt.scatter(year,pop)
plt.show()

​

画直方图

# 数据样本为1000个身高的正态模拟数据
values = np.round(np.random.normal(1.75,0.20,1000),2)
# bins表示直方图划分的区间数
plt.hist(values,bins = 10)
plt.show()

​

图表个性化

pop = [1.0,1.262,1.650] + pop
year = [1800,1850,1900] + year

# 设置图表标题
plt.title('World Polulation')
# x,y轴名称
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Polulation')

# y轴刻度，第二个参数为显示的刻度
plt.yticks([0,2,4,6,8,10],['0','2B','4B','6B','8B','10B'])

# 填充曲线下方区域
plt.fill_between(year,pop,0,color = 'green')

plt.show()

​

解决绘图时中文显示为方块的问题

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 指定默认字体
plt.rcParams['axes.unicode-minus'] = False  # 解决负号显示为方块的问题

原文链接：

https://www.cnblogs.com/jiayongji/p/7354213.html

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