04-numpy读取本地数据和索引

1、numpy读取数据

　　CSV:Comma-Separated Value,逗号分隔值文件 显示：表格状态 源文件：换行和逗号分隔行列的格式化文本,每一行的数据表示一条记录 由于csv便于展示,读取和写入,所以很多地方也是用csv的格式存储和传输中小型的数据,为了方便教学,我们会经常操作csv格式的文件,但是操作数据库中的数据也是很容易的实现的

加载数据：

np.loadtxt(fname,dtype=np.float,delimiter=None,skiprows=0,usecols=None,unpack=False)

各参数以及解释：

　　fname：文件、字符串或产生器，可以是.gz或bz2压缩文件

　　dtype：数据类型，可选，CSV的字符串以什么数据类型读入数组中，默认np.float

　　delimiter：分割字符串，默认是任何空格，*改为逗号*

　　skiprows：跳过前x行，一般跳过第一行表头

　　usecols：读取指定的列，索引，元组类型

　　unpack：如果True，读入属性将分别写入不同数组变量，False读入数据只写入一个数组变量，默认False

numpy读取数据：

　　现在这里有一个英国和美国各自youtube1000多个视频的点击,喜欢,不喜欢,评论数量(["views","likes","dislikes","comment_total"])的csv,运用刚刚所学习的知识,我们尝试来对其进行操作 。（需要具体数据可以加Q：1259553287）

　　数据来源:https://www.kaggle.com/datasnaek/youtube/data

import numpy as np

GB_data_path = "F:\BaiduNetdiskDownload\youtube_video_data\GB_video_data_numbers.csv"
#加载文件，读取数据为数组（unpack默认False，只写入一个数组变量）
#参数一文件路径，参数二，逗号分割，参数三数据类型，参数四读入属性分别写入不同变量
t2 = np.loadtxt(GB_data_path,delimiter=",",dtype="int")
"""
delimiter:指定边界符号是什么，不指定会导致数据为一个整体的字符串而报错
dtype：默认情况下对数值大的数据会变为科学计数的方式
unpack：默认是False，默认情况下有多少条数据就会有多少行
        True（1）的情况下，每一行数据会组成一行，原始数据有多少列，加载出来的数据就会有多少行
        相当于转置的效果
"""
print(t2)

numpy中的转置：

　　转置是一种变换,对于numpy中的数组来说,就是在对角线方向交换数据,目的也是为了更方便的去处理数据

#numpy的转置
t2.T
t2.transpose()
t2.swapaxes(1,0)
#上面三种方法效果一样的

那么,结合之前的所学的matplotlib把英国和美国的数据呈现出来?

　　　　　　　　看到这个问题,我们应该考虑什么?

　　　　　　　　我们想要反映出什么样的结果,解决什么问题?

　　　　　　　　选择什么样的呈现方式?

　　　　　　　　数据还需要做什么样的处理?

　　　　　　　　写代码

接下来需要对数据进行相关操作：

numpy索引和切片：

　　对于刚刚加载出来的数据,我如果只想选择其中的某一列(行)我们应该怎么做呢? 其实操作很简单,和python中列表的操作一样。

import numpy as np

t1 = np.arange(12).reshape(3,4)
print(t1)
#取行
print(t1[2],t1[1],t1[0])
#取连续的多行
print(t1[1:])
#取不连续的多列
print(t2[:,[0,2]])
#取不连续的多行
print(t1[[0,2]])
print(t1[1,1:])
print(t1[:,1])
#取多个不相邻的点
#选出来的结果是（0，0）（2，2）
print(t1[[0,2],[0,2]])

numpy中数值的修改:

t1[1:]=0

修改行列的值，我们能够很容易的实现，但是如果条件更复杂呢？

比如我们想要把t中小于6的数字替换为3如下操作。

numpy中布尔索引:

t1<6
t1[t1<6]=3

numpy中三元运算符

那么问题来了：

如果我们想把t中小于6的数字替换为0，把大于6的替换为9，应该怎么做？？

np.where(t1<6,0,9)

那么问题来了：

如果我们想把t中小于6的数字替换为0，把大于9的替换为1，应该怎么做？？

numpy中的clip(裁剪)

t1.clip(6,9)

上面的操作：

小于6的替换为6，大于9的替换为了9，注意nan不会被替换，那么nan是什么？

numpy中的nan和inf：

　　nan(NAN,Nan):not a number表示不是一个数字

什么时候numpy中会出现nan：

当我们读取本地的文件为float的时候，如果有缺失，就会出现nan 当做了一个不合适的计算的时候(比如无穷大(inf)减去无穷大)

inf(-inf,inf):infinity,inf表示正无穷，-inf表示负无穷，什么时候回出现inf包括（-inf，+inf）比如一个数字除以0，（python中直接会报错，numpy中是一个inf或者-inf）

那么如何指定一个nan或者inf呢？注意他们的type类型

 numpy中的nan的注意点：

　　1、两个nan是不相等的   np.nan==np.nan(False)

　　2、np.nan != np.nan

　　3、利用以上特性，可以判断数组中nan的个数  np.count_nonzero(t1 != t1)

　　4、由于2，那么如何判断一个数字是否为nan呢？通过np.isnan(a)来判断，返回bool类型比如希望把nan替换为0       t[np.isnan(t)] = 0

　　5、nan和任何值计算都为nan

那么问题来了，在一组数据中单纯的把nan替换为0，合适么？会带来什么样的影响？ 比如，全部替换为0后，替换之前的平均值如果大于0，替换之后的均值肯定会变小，所以更一般的方式是把缺失的数值替换为均值（中值）或者是直接删除有缺失值的一行 那么问题来了： 如何计算一组数据的中值或者是均值 如何删除有缺失数据的那一行（列）[在pandas中介绍]

numpy中常用统计函数：

　　求和：t1.sum(axis=None)

　　均值：t1.mean(a,axis=None)受离群点的影响较大

　　中值：np.median(t,axis=None)

　　最大值：t1.max(axis=None)

　　最小值：t1.min(axis=None)

　　极值：np.ptp(t1,axis=None)即最大值和最小值之差

　　标准差：t1.std(axis=None)（

标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量。一个较大的标准差，代表大部分数值和其平均值之间差异较大；一个较小的标准差，代表这些数值较接近平均值 反映出数据的波动稳定情况，越大表示波动越大，约不稳定

）

默认返回多维数组的全部的统计结果,如果指定axis则返回一个当前轴上的结果

ndarry缺失值填充均值：

t1中存在nan值，如何操作把其中的nan填充为每一列的均值

t = array([[ 0., 1., 2., 3., 4., 5.],

　　　　 [ 6., 7., nan, 9., 10., 11.],

　　　　 [ 12., 13., 14., nan, 16., 17.],

　　　　 [ 18., 19., 20., 21., 22., 23.]])

小结

　　如何选择一行或者多行的数据（列）？

　　如何给选取的行或者列赋值？

　　如何大于把大于10的值替换为10？

　　np.where如何使用？ np.clip如何使用？

　　如何转置（交换轴）？

　　读取和保存数据为csv np.nan和np.inf是什么？

　　常用的统计函数你记得几个？

　　标准差反映出数据的什么信息？

接下来动动手：

　　英国和美国各自youtube1000的数据结合之前的matplotlib绘制出各自的评论数量的直方图

　（只需要绘制一个国家就可以知道另一个怎么绘制，绘制直方图需要确定组距，并计算出组数）

刚开始绘制所有评论数发现评论数大部分处于5000以下，因此我们应该取5000以下的绘制，并重新估计组距

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
plt.rc("font",family="SimHei",)
GB_data_path = "F:\BaiduNetdiskDownload\youtube_video_data\GB_video_data_numbers.csv"
#加载文件，读取数据为数组（unpack默认False，只写入一个数组变量）
#参数一文件路径，参数二，逗号分割，参数三数据类型，参数四读入属性分别写入不同变量
t2 = np.loadtxt(GB_data_path,delimiter=",",dtype="int")
"""
点击、喜欢、不喜欢，评论数量
"""
print(t2)
t3 = t2[:,-1]
t3 = t3[t3<5000]
print(t3)
d = 100
sum_bins = (t3.max()-t3.min())//d
print(t3.max(),t3.min())
plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)
plt.hist(t3,sum_bins,)
plt.xlabel("评论数量")
plt.ylabel("评论数量的视频数")
plt.title("评论数量分布直方图")

plt.show()

备注：如果组数除不尽，会出现到后面网格不整齐的现象

　　希望了解英国的youtube中视频的评论数和喜欢数的关系，应该如何绘制改图

　　（分析：我们只需要做出来一个的就可以将另一个完成，需要了解评论数和喜欢数的关系，当要看出谁与谁的关系的时候，那么散点图可以更好地看出两变量之间的关系！！！）

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
plt.rc("font",family="SimHei",)
GB_data_path = "F:\BaiduNetdiskDownload\youtube_video_data\GB_video_data_numbers.csv"
#加载文件，读取数据为数组（unpack默认False，只写入一个数组变量）
#参数一文件路径，参数二，逗号分割，参数三数据类型，参数四读入属性分别写入不同变量
t2 = np.loadtxt(GB_data_path,delimiter=",",dtype="int")
"""
点击、喜欢、不喜欢，评论数量
"""
print(t2)
#选择出喜欢数小于500000的全部数据
all_data =t2[t2[:,1]<=500000]
#获取评论数
content = all_data[:,-1]
like = all_data[:,1]
plt.figure(figsize=(15,6),dpi=100)
plt.scatter(content,like)
plt.xlabel("评论数")
plt.ylabel("喜欢数")
plt.title("评论与喜欢之间的关系图")
plt.show()

可以看出评论数增加喜欢数也在增加。

数组的拼接：

现在我希望把之前案例中两个国家的数据方法一起来研究分析，那么应该怎么做？

np.vstack((t1,t2))#竖直拼接
np.hstack((t1,t2))#水平拼接

数组的行列交换

数组水平或者竖直拼接很简单，但是拼接之前应该注意什么？ 竖直拼接的时候：每一列代表的意义相同！！！否则牛头不对马嘴 如果每一列的意义不同，这个时候应该交换某一组的数的列，让其和另外一类相同 那么问题来了？ 如何交换某个数组的行或者列呢？

例如：

import numpy as np

t = np.arange(12,24).reshape(3,4)
print(t)
#行与行交换
t[[0,2],:] = t[[2,0],:]
print(t)

import numpy as np

t = np.arange(12,24).reshape(3,4)
print(t)
#列与列交换
t[:,[0,3]] = t[:,[3,0]]
print(t)

动手：

现在希望把之前案例中两个国家的数据方法一起来研究分析，同时保留国家的信息（每条数据的国家来源），应该怎么办

numpy更多好用的方法：

　　　　1、获取最大值最小值的位置

　　　　　　1）np.argmax(t,axis=0)

　　　　　　2) np.argmin(t,axis=1)

　　　　2、创建一个全为0的数组：np.zeros((3,4))

　　　　3、创建一个全为1的数组：np.ones((3,4))

　　　　4、创建一个对角线为1的正方形数组（方阵）：np.eye(3)

import numpy as np

t = np.arange(12,24).reshape(3,4)
print(t)
print(np.argmax(t,axis=0))#必须是行元素之间比
#[2 2 2 2]索引的是位置
print(np.argmin(t,axis=1))#[0 0 0]

import numpy as np
print(np.zeros((3,4)))
"""
[[0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0.]]"""
print(np.ones((3,4)))
"""
[[1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1.]]"""
print(np.eye(4))
"""
[[1. 0. 0. 0.]
 [0. 1. 0. 0.]
 [0. 0. 1. 0.]
 [0. 0. 0. 1.]]
"""

有了这些方法，那么刚才的问题就可以迎刃而解啦。用0代表美国，1代表英国，先分别拼接在对应的位置上，在将美国和英国垂直拼接。就可以对相关操作啦。

numpy生成随机数：

分布的补充：

　　均匀分布：

在相同的大小范围内的出现概率是等可能的

正态分布：

呈钟型，两头低，中间高，左右对称

 

numpy的注意点copy和view：

a=b 完全不复制，a和b相互影响

a = b[:],视图的操作，一种切片，会创建新的对象a，但是a的数据完全由b保管，他们两个的数据变化是一致的，

a = b.copy(),复制，a和b互不影响