NumPy は非常に高速な数学ライブラリです。オープン ソースの Python 科学計算ライブラリ。主に次のような配列および行列の計算に使用されます。
強力な N 次元配列オブジェクト ndarray ブロードキャスト関数 C/C/Fortran コード ツールを統合する関数 線形代数、フーリエ変換、乱数生成、その他の関数 1-2 Numpy を選択する理由
同じ数値計算タスクにおいて、ネイティブ Python コードを直接記述するよりも Numpy を使用する利点は次のとおりです。
コードはより簡潔です:
Numpy は配列と行列を粒度として直接計算し、多数の数学関数をサポートしますが、Python は for ループを使用してそれを実装する必要があります。一番下
より効率的なパフォーマンス:
Numpy の配列ストレージ効率と入出力計算パフォーマンスは、List またはネストされた List を使用する Python よりもはるかに優れています
注: Numpy のデータ ストレージは Python のネイティブ List とは異なります
さらに、Numpy のコードのほとんどは C 言語で実装されているため、Numpy は純粋な Python コードよりも効率的です
#関連する学習とコードは次のとおりです: Numpy、pandas、matplotlib を事前にインストールする必要があります
##Numpy ターミナルのインストール コマンド:# #pip install numpyPandas ターミナル インストール コマンド:
pip install pandasMatplotlib ターミナル インストール コマンド:
pip install matplotlib
# @Software : PyCharm
# Numpy是Python各种数据科学类库的基础库
# 比如：Pandas，Scipy，Scikit_Learn等
# Numpy应用：
'''
NumPy 通常与 SciPy（Scientific Python）和 Matplotlib（绘图库）一起使用， 这种组合广泛用于替代 MatLab，是一个强大的科学计算环境，有助于我们通过 Python 学习数据科学或者机器学习。
SciPy 是一个开源的 Python 算法库和数学工具包。
SciPy 包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。
Matplotlib 是 Python 编程语言及其数值数学扩展包 NumPy 的可视化操作界面。它为利用通用的图形用户界面工具包，如 Tkinter, wxPython, Qt 或 GTK+ 向应用程序嵌入式绘图提供了应用程序接口（API）。
'''
# 安装 NumPy 最简单的方法就是使用 pip 工具：
# pip3 install --user numpy scipy matplotlib
# --user 选项可以设置只安装在当前的用户下，而不是写入到系统目录。
# 默认情况使用国外线路，国外太慢，我们使用清华的镜像就可以:
# pip install numpy scipy matplotlib -i.csv https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# 这种pip安装是一种最简单、最轻量级的方法，当然，这里的前提是有Python包管理器
# 如若不行，可以安装Anaconda【目前应用较广泛】，这是一个开源的Python发行版
# 安装Anaconda地址：https://www.anaconda.com/
# 安装验证
# 测试是否安装成功
from numpy import * # 导入 numpy 库
print(eye(4)) # 生成对角矩阵
# 查看版本：
import numpy as np
print(np.__version__)
# 实现2个数组的加法：
# 1-原生Python实现
def Py_sum(n):
a = [i**2 for i in range(n)]
b = [i**3 for i in range(n)]
# 创建一个空列表，便于后续存储
ab_sum = []
for i in range(n):
# 将a、b中对应的元素相加
ab_sum.append(a[i]+b[i])
return ab_sum
# 调用实现函数
print(Py_sum(10))
# 2-Numpy实现：
def np_sum(n):
c = np.arange(n) ** 2
d = np.arange(n) ** 3
return c+d
print(np_sum(10))
# 易看出使用Numpy代码简洁且运行效率快
# 测试1000，10W，以及100W的运行时间
# 做绘图对比：
import pandas as pd
# 输入数据
py_times = [1.72*1000, 202*1000, 1.92*1000]
np_times = [18.8, 14.9*1000, 17.8*10000]
# 创建Pandas的DataFrame类型数据
ch_lxw = pd.DataFrame({
'py_times': py_times,
'np_times': np_times # 可加逗号
})
print(ch_lxw)import matplotlib.pyplot as plt # 线性图 print(ch_lxw.plot()) # 柱状图 print(ch_lxw.plot.bar()) # 简易箱线图 print(ch_lxw.boxplot) plt.show()
線形グラフの継続的な効果は次のとおりです:
ヒストグラムの継続的な効果は次のとおりです。
2 NumPy Ndarray オブジェクト
ndarray オブジェクトは、同じ型の要素を格納するために使用される多次元配列であり、その中の各要素はメモリ内に同じ格納サイズの領域を持ちます。 ndarray オブジェクトは、配列のインデックス付けメカニズムを使用して、配列内の各要素をメモリ ブロックにマップし、特定のレイアウト (行または列) に従ってメモリ ブロックを並べ替えます。
ndarray は内部で構成されます。次のコンテンツ構成の:
データへのポインター (メモリ内のデータまたはメモリ マップされたファイル);
''' 创建一个 ndarray 只需调用 NumPy 的 array 函数即可： numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0) 参数说明： 名称 描述 object 表示数组或嵌套的数列 dtype 表示数组元素的数据类型，可选 copy 表示对象是否需要复制，可选 order 创建数组的样式，C为行方向，F为列方向，A为任意方向（默认） subok 默认返回一个与基类类型一致的数组 ndmin 指定生成数组的最小维度 ''' # ndarray 对象由计算机内存的连续一维部分组成，并结合索引模式，将每个元素映射到内存块中的一个位置。 # 内存块以行顺序(C样式)或列顺序(FORTRAN或MatLab风格，即前述的F样式)来保存元素 # 学好Numpy，便于后期对Pandas的数据处理 # 1:一维 import numpy as np lxw = np.array([5, 2, 0]) print(lxw) print() # 2： 多于一个维度 import numpy as np lxw2 = np.array([[1, 5, 9], [5, 2, 0]]) print(lxw2) print() # 3: 最小维度 import numpy as np lxw3 = np.array([5, 2, 0, 1, 3, 1, 4], ndmin=2) # ndmin: 指定生成数组的最小维度 print(lxw3) print() # 4： dtype参数 import numpy as np lxw4 = np.array([3, 3, 4, 4], dtype=complex) # dtype: 数组元素的数据类型[complex 复数】 print(lxw4)
一般的に使用される NumPy の基本型:
名前
説明bool_: [ブール データ型 (True または False)] int_: [デフォルトの整数型 (類似)言語では C の long、int32 または int64 に変換されます)] intc: [C の int 型と同じ、通常は int32 または int 64]
intp: [インデックス付けに使用される整数型 (C の ssize_t と同様、通常はこの中でこの場合、依然として int32 または int64)]
int8: [バイト (-128 ～ 127)]
int16: [整数 (-32768 ～ 32767)]
int32: [整数 (-2147483648 ～ 2147483647) ) )]
int64: [整数 (-9223372036854775808 ～ 9223372036854775807)]
uint8: [符号なし整数 (0 ～ 255)]
uint16: [符号なし整数 (0 ～ 65535)]
uint32 : [符号なし整数 (0 ～ 4294967295)]
uint64 : [符号なし整数 (0 ～ 18446744073709551615)]
float_ float64 : [型の省略形]
float16 : [以下を含む半精度浮動小数点数: 1符号ビット、5 指数ビット、10 仮数ビット]
float32: [単精度浮動小数点数、以下を含む: 1 符号ビット、8 指数ビット、23 仮数ビット]
float64: [倍精度浮動小数点数、含まれるもの: 1 符号ビット、11 指数ビット、52 仮数ビット]
complex_ complex128: [型の略称、つまり 128 ビット複素数]
complex64: [倍精度 32 ビット浮動小数点を表す複素数点数 (実数部と虚数部)]
complex128: [倍精度の 64 ビット浮動小数点数 (実数部と虚数部) を表す複素数]
関連する学習とコードは次のとおりです。以下：
''' # numpy 的数值类型实际上是 dtype 对象的实例，并对应唯一的字符，包括 np.bool_，np.int32，np.float32，等等。 ''' # Numpy 类型对象： ''' dtype 对象是使用以下语法构造的： numpy.dtype(object, align, copy) object - 要转换为的数据类型对象 align - 如果为 true，填充字段使其类似 C 的结构体。 copy - 复制 dtype 对象 ，如果为 false，则是对内置数据类型对象的引用 ''' # 1: 使用标量类型 import numpy as np lxw = np.dtype(np.int32) print(lxw) print() # 2: int8, int16, int32, int64 四种数据类型可以使用字符串 'i1', 'i2','i4','i8' 代替 import numpy as np lxw2 = np.dtype('i8') # int64 print(lxw2) print() # 3: 字节顺序标注 import numpy as np lxw3 = np.dtype('<i4') # int32 print(lxw3) print() # 4: 首先创建结构化数据类型 import numpy as np lxw4 = np.dtype([('age', np.int8)]) # i1 print(lxw4) print() # 5: 将数据类型应用于 ndarray 对象 import numpy as np lxw5 = np.dtype([('age', np.int32)]) a = np.array([(10,), (20,), (30,)], dtype=lxw5) print(a) print() # 6: 类型字段名可以用于存取实际的 age 列 import numpy as np lxw6 = np.dtype([('age', np.int64)]) a = np.array([(10,), (20,), (30,)], dtype=lxw6) print(a['age']) print() # 7: 定义一个结构化数据类型 student，包含字符串字段 name，整数字段 age，及浮点字段 marks，并将这个 dtype 应用到 ndarray 对象 import numpy as np student = np.dtype([('name', 'S20'), ('age', 'i2'), ('marks', 'f4')]) print(student) # 运行结果：[('name', 'S20'), ('age', '<i2'), ('marks', '<f4')] print() # 8: import numpy as np student2 = np.dtype([('name','S20'), ('age', 'i1'), ('marks', 'f4')]) lxw = np.array([('lxw', 21, 52), ('cw', 22, 58)], dtype=student2) print(lxw) # 运行结果：[(b'lxw', 21, 52.) (b'cw', 22, 58.)] # 每个内建类型都有一个唯一定义它的字符代码，如下： ''' 字符 对应类型 b 布尔型 i.csv (有符号) 整型 u 无符号整型 integer f 浮点型 c 复数浮点型 m timedelta（时间间隔） M datetime（日期时间） O (Python) 对象 S, a (byte-)字符串 U Unicode V 原始数据 (void) '''
在 NumPy中，每一个线性的数组称为是一个轴（axis），也就是维度（dimensions）。
比如说，二维数组相当于是两个一维数组，其中第一个一维数组中每个元素又是一个一维数组。
相关代码学习、如下：
# NumPy 的数组中比较重要 ndarray 对象属性有：
'''
属性 说明
ndarray.ndim 秩，即轴的数量或维度的数量
ndarray.shape 数组的维度，对于矩阵，n 行 m 列
ndarray.size 数组元素的总个数，相当于 .shape 中 n*m 的值
ndarray.dtype ndarray 对象的元素类型
ndarray.itemsize ndarray 对象中每个元素的大小，以字节为单位
ndarray.flags ndarray 对象的内存信息
ndarray.real ndarray元素的实部
ndarray.imag ndarray 元素的虚部
ndarray.data 包含实际数组元素的缓冲区，由于一般通过数组的索引获取元素，所以通常不需要使用这个属性。
'''
# ndarray.ndim
# ndarray.ndim 用于返回数组的维数，等于秩。
import numpy as np
lxw = np.arange(36)
print(lxw.ndim) # a 现只有一个维度
# 现调整其大小
a = lxw.reshape(2, 6, 3) # 现在拥有三个维度
print(a.ndim)
print()
# ndarray.shape
# ndarray.shape 表示数组的维度，返回一个元组，这个元组的长度就是维度的数目，即 ndim 属性(秩)。比如，一个二维数组，其维度表示"行数"和"列数"。
# ndarray.shape 也可以用于调整数组大小。
import numpy as np
lxw2 = np.array([[169, 175, 165], [52, 55, 50]])
print(lxw2.shape) # shape: 数组的维度
print()
# 调整数组大小:
import numpy as np
lxw3 = np.array([[123, 234, 345], [456, 567, 789]])
lxw3.shape = (3, 2)
print(lxw3)
print()
# NumPy 也提供了 reshape 函数来调整数组大小:
import numpy as np
lxw4 = np.array([[23, 543, 65], [32, 54, 76]])
c = lxw4.reshape(2, 3) # reshape: 调整数组大小
print(c)
print()
# ndarray.itemsize
# ndarray.itemsize 以字节的形式返回数组中每一个元素的大小。
# 例如，一个元素类型为 float64 的数组 itemsize 属性值为 8(float64 占用 64 个 bits,
# 每个字节长度为 8，所以 64/8，占用 8 个字节），又如，一个元素类型为 complex32 的数组 item 属性为 4（32/8）
import numpy as np
# 数组的 dtype 为 int8（一个字节）
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=np.int8)
print(x.itemsize)
# 数组的dtypy现在为float64(八个字节）
y = np.array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=np.float64)
print(y.itemsize) # itemsize: 占用字节个数
# 拓展：
# 整体转化为整数型
print(np.array([3.5, 6.6, 8.9], dtype=int))
# 设置copy参数，默认为True
a = np.array([2, 5, 6, 8, 9])
b = np.array(a) # 复制a
print(b) # 控制台打印b
print(f'a: {id(a)}, b: {id(b)}') # 可打印出a和b的内存地址
print('='*20)
# 类似于列表的引用赋值
b = a
print(f'a: {id(a)}, b: {id(b)}')
# 创建一个矩阵
lxw5 = np.mat([1, 2, 3, 4, 5])
print(type(lxw5)) # 矩阵类型： <class 'numpy.matrix'>
# 复制出副本，并保持原类型
yy = np.array(lxw5, subok=True)
print(type(yy))
# 只复制副本，不管其类型
by = np.array(lxw5, subok=False) # False: 使用数组的数据类型
print(type(by))
print(id(yy), id(by))
print('='*20)
# 使用数组的copy()方法：
c = np.array([2, 5, 6, 2])
cp = c.copy()
print(id(c), id(cp))
print()
# ndarray.flags
'''
ndarray.flags 返回 ndarray 对象的内存信息，包含以下属性：
属性 描述
C_CONTIGUOUS (C) 数据是在一个单一的C风格的连续段中
F_CONTIGUOUS (F) 数据是在一个单一的Fortran风格的连续段中
OWNDATA (O) 数组拥有它所使用的内存或从另一个对象中借用它
WRITEABLE (W) 数据区域可以被写入，将该值设置为 False，则数据为只读
ALIGNED (A) 数据和所有元素都适当地对齐到硬件上
UPDATEIFCOPY (U) 这个数组是其它数组的一个副本，当这个数组被释放时，原数组的内容将被更新
'''
import numpy as np
lxw4 = np.array([1, 3, 5, 6, 7])
print(lxw4.flags) # flags: 其内存信息当然，做这些的前提是首先把文件准备好
文件准备：
文件太长，故只截取了部分，当然，此文件可自行弄类似的也可以！
在进行数据分析时，经常需要按照一定条件创造新的数据列，然后再进一步分析
直接赋值
df.apply()方法
df.assign()方法
按条件进行分组分别赋值
# 1:
import pandas as pd
# 读取数据
lxw = pd.read_csv('sites.csv')
# print(lxw.head())
df = pd.DataFrame(lxw)
# print(df)
df['lrl'] = df['lrl'].map(lambda x: x.rstrip('%'))
# print(df)
df.loc[:, 'jf'] = df['yye'] - df['sku_cost_prc']
# 返回的是Series
# print(df.head())
# 2:
def get_cha(n):
if n['yye'] > 5:
return '高价'
elif n['yye'] < 2:
return '低价'
else:
return '正常价'
df.loc[:, 'yye_type'] = df.apply(get_cha, axis=1)
# print(df.head())
print(df['yye_type'].value_counts())
# 3:
# 可同时添加多个新列
print(df.assign(
yye_bh=lambda x: x['yye']*2-3,
sl_zj=lambda x: x['sku_cnt']*6
).head(10))
# 4:
# 按条件先选择数据，然后对这部分数据赋值新列
# 先创建空列
df['zyye_type'] = ''
df.loc[df['yye'] - df['sku_cnt']>8, 'zyye_type'] = '高'
df.loc[df['yye'] - df['sku_cnt'] <= 8, 'zyye_type'] = '低'
print(df.head())下面分别是每个小问对应运行效果：
1：
2：
3：
4：
# Pandas数据统计函数
'''
1-汇总类统计
2-唯一去重和按值计数
3-相关系数和协方差
'''
import pandas as pd
lxw = pd.read_csv('nba.csv')
# print(lxw.head(3))
# 1:
# 一下子提取所有数字列统计结果
print(lxw.describe())
# 查看单个Series的数据
print(lxw['Age'].mean())
# 年龄最大
print(lxw['Age'].max())
# 体重最轻
print(lxw['Weight'].min())
# 2:
# 2-1 唯一性去重【一般不用于数值项，而是枚举、分类项】
print(lxw['Height'].unique())
print(lxw['Team'].unique())
# 2-2 按值计算
print(lxw['Age'].value_counts())
print(lxw['Team'].value_counts())
# 3:
# 应用：股票涨跌、产品销量波动等等
'''
对于两个变量X、Y：
1-协方差：衡量同向程度程度，如果协方差为正，说明X、Y同向变化，协方差越大说明同向程度越高；
如果协方差为负，说明X、Y反向运动，协方差越小说明方向程度越高。
2-相关系数：衡量相似度程度，当他们的相关系数为1时，说明两个变量变化时的正向相似度最大，
当相关系数为-1，说明两个变化时的反向相似度最大。
'''
# 协方差矩阵：
print(lxw.cov())
# 相关系数矩阵：
print(lxw.corr())
# 单独查看年龄和体重的相关系数
print(lxw['Age'].corr(lxw['Weight']))
# Age和Salary的相关系数
print(lxw['Age'].corr(lxw['Salary']))
# 注意看括号内的相减
print(lxw['Age'].corr(lxw['Salary']-lxw['Weight']))1:
2-1:
部分2-2：
3：
特殊Excel的读取、清洗、处理：
# Pandas对缺失值的处理
'''
函数用法：
1-isnull和notnull: 检测是否有控制，可用于dataframe和series
2-dropna: 丢弃、删除缺失值
2-1 axis: 删除行还是列，{0 or 'index', 1 or 'columns'}, default()
2-2 how: 如果等于any， 则任何值都为空，都删除；如果等于all所有值都为空，才删除
2-3 inplace: 如果为True，则修改当前dataframe,否则返回新的dataframe
2-4 value: 用于填充的值，可以是单个值，或者字典（key是列名，value是值）
2-5 method: 等于ffill使用前一个不为空的值填充forword fill;等于bfill使用后一个不为空的值填充backword fill
2-6 axis: 按行还是按列填充，{0 or "index", 1 or "columns"}
2-7 inplace: 如果为True则修改当前dataframe，否则返回新的dataframe
'''
# 特殊Excel的读取、清洗、处理
import pandas as pd
# 1: 读取excel时，忽略前几个空行
stu = pd.read_excel("Score表.xlsx", skiprows=14) # skiprows: 控制在几行以下
print(stu)
# 2: 检测空值
print(stu.isnull())
print(stu['成绩'].isnull())
print(stu['成绩'].notnull())
# 筛选没有空成绩的所有行
print(stu.loc[stu['成绩'].notnull(), :])
# 3: 删除全是空值的列：
# axis: 删除行还是列，{0 or 'index', 1 or 'columns'}, default()
# how: 如果等于any， 则任何值都为空，都删除；如果等于all所有值都为空，才删除
# inplace: 如果为True则修改当前dataframe，否则返回新的dataframe
stu.dropna(axis="columns", how="all", inplace=True)
print(stu)
# 4: 删除全是空值的行：
stu.dropna(axis="index", how="all", inplace=True)
print(stu)
# 5: 将成绩列为空的填充为0分：
stu.fillna({"成绩": 0})
print(stu)
# 同上：
stu.loc[:, '成绩'] = stu['成绩'].fillna(0)
print(stu)
# 6: 将姓名的缺失值填充【使用前面的有效值填充，用ffill： forward fill】
stu.loc[:, '姓名'] = stu['姓名'].fillna(method='ffill')
print(stu)
# 7: 将清洗好的Excel保存:
stu.to_excel("Score成绩_clean.xlsx", index=False)1:
2
3:
4:
5:
6:
以上がNumpy および Pandas Python ライブラリを使用するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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