[人工智能]【DS｜Coursera】Introduction to Data Science in Python｜week1 (Part1)

前言

最近拿到了一些Msc in Data Science的offer，想着往Data Scientist方向发展，为了适应全英文授课，故在coursera上看点网课，顺便在这里做点笔记，主要为了供日后自己复习和查阅，记录一点学习的思考，如有问题，欢迎指出。

以下是本篇文章正文内容

一、课程大纲

• week1:Python前置知识
• week2:pandas工具箱
• week3:用pandas进行查询与操作
• week4:用numpy和scipy库对项目进行基本统计分析

二、本周笔记

1.Function

合理利用default可以使得函数更加灵活

def add_numbers(x,y,z=None): #use default

2.python types

python的数据类型主要包含boolean, str, int, float, NoneType还有tuple, list, dict,set

• tuple：可以有多种数据结构，是有序的，不可单独更改内容，不可单独新增内容
• list：可以有多种数据结构，是有序的，可以随时增删和修改
• dict：用key-value的方式存储，key必须是不可变对象，对应的value数据类型可以不一样（在本周学习中利用csv.DictReader()模块时，遇到了OrderedDict，而回根据放入元素的先后顺序进行排序，所以输出的值是排好序的）
• set:无序集合，key不重复，与dict类似，但不储存值，且key不重复，方便查看所有的类型

#常见获得key-value的方法
for key in x:	#获得key
for value in x.values:	#获得值

3.unpacking 解包

如果我们有一个序列（sequence）或者list, tuple, dict我们都可以用unpacking的方法快速赋值给我们想要的变量，例如：

x=('Christopher','Brooks','brooksch@umich.edu')
fname,lname,email=x
print('fname:{},lname:{},email:{}'.format(fname,lname,email))

--output：
fname:Christopher,lname:Brooks,email:brooksch@umich.edu

4.csv Module：指导课笔记

1. 全局变量：设定小数位数

import csv
%precision 2 #将小数位数确定为2

2. csv.DictReader()与Slicing切片
   可以利用DictReader()工具将数据按行创建字典，并可以用list将他们组合起来，得到列表mpg，接下来的操作都将利用mpg上进行，代码如下：

import csv
%precision 2

with open ('mpg.csv') as csvfile:
    mpg=list(csv.DictReader(csvfile))
mpg[0:1]

--Output：
[OrderedDict([('', '1'),
              ('manufacturer', 'audi'),
              ('model', 'a4'),
              ('displ', '1.8'),
              ('year', '1999'),
              ('cyl', '4'),
              ('trans', 'auto(l5)'),
              ('drv', 'f'),
              ('cty', '18'),
              ('hwy', '29'),
              ('fl', 'p'),
              ('class', 'compact')])]

此处所产生的list是OrderedDict，使用方法与dict类似

3. 查看字典的所有key，并计算城市(cty)和高速(hwy)的平均每加仑燃料行驶英里数

mpg[0].keys()

--Output：
odict_keys(['', 'manufacturer', 'model', 'displ', 'year', 'cyl', 'trans', 'drv', 'cty', 'hwy', 'fl', 'class'])

sum(float(d['cty']) for d in mpg)/len(mpg) #利用LC表达式

summpg=0 #常规的迭代
for d in mpg:
	summpg+=float(d['cty'])
summpg/len(mpg) 

--Output：
16.86

（注：这里运用到了List comprehension列表推导式的方法，LC表达式本质是带有if statement的压缩的迭代取数列表，只要理解压缩的过程，就可以理解LC表达式，这些都会在稍后有简单的介绍笔记）

4. 查看cylinder数目种类，并根据cylinder分类计算cty平均值

首先利用set得到种类

cylinders=set(d['cyl'] for d in mpg)
cylinders

--Output：
{'4', '5', '6', '8'}

首先考虑用list来展示答案，对于各种cylinder对应的平均mpg，考虑用tuple或者dict来展示，方便起见，利用tuple，这样我们就要先创建一个CtyMpgByCyl的空list

接下来是代码的思路

对cylinder进行迭代：
? 设置两个统计量：
?1、当前cylinder的数量记为cyltypecount
?2、当前cylinder的mpg总里程数，记作summpg
?再对列表mpg进行迭代，
??如果迭代的值等于当前的cylinder值，
???对应的cyltypecount++，
???对应的summpg加上列表mpg中当前字典下的‘cty’中的值（mpg是一个列表，列表中的每一个元素都是字典格式）（注意：此时我们需要转换数据类型，因为读取数据时默认用str格式，而此处要进行数学运算！）
?计算平均值并以tuple的格式添加到CtyMpgByCyl的列表中
排序
代码如下：

CtyMpgByCyl=[]
for c in cylinders:
    cyltypecount=0 #当前cylinder的数量
    summpg=0 #当前cylinder的mpg总里程数
    for d in mpg:
        if d['cyl']==c:#d['cyl']是当前的cylinder数
            summpg+=float(d['cty']) #转化成float格式，进行数学运算
            cyltypecount+=1
    CtyMpgByCyl.append((c,summpg/cyltypecount)) #用tuple格式输出
CtyMpgByCyl.sort(key=lambda x:x[0])
CtyMpgByCyl
--Output：
[('4', 21.01), ('5', 20.50), ('6', 16.22), ('8', 12.57)]

（注：这里用到了lambda函数，lambda函数又称匿名函数，故名思义是对函数格式的变形与缩简，仍旧与函数具有相似的构建逻辑，本次笔记后段会简单介绍此函数格式，在此处，简单来说，list是一个有序的数据格式，在list.sort中有一个参数是key即对何值作为主键进行排序，lambda x: x[0]表示是list中的每一个元素的第一个值进行排序，此处list中的每一个元素是tuple，例如(‘4’, 21.01)，即对’4’,'5’等值进行排序，便有了输出值，下文中key=lambda x:x[1]也是相同的原理，对tuple的第二个元素排序）

5. 看class分类，并根据class分类计算hwy平均值
   本质上与4.是一样的，可以通过查看自己写一遍代码来对比，查漏补缺，代码如下：

classes = set(d['class']for d in mpg)
classes
--Output：
{'2seater', 'compact', 'midsize', 'minivan', 'pickup', 'subcompact', 'suv'}

HwyMpgByclass=[]
for c in classes:
    clstypecount=0
    summpg=0
    for d in mpg:
        if d['class']==c:
            summpg+=float(d['hwy'])
            clstypecount+=1
    HwyMpgByclass.append((c,summpg/clstypecount))
HwyMpgByclass.sort(key=lambda x:x[1])
HwyMpgByclass

--Output：
[('pickup', 16.88),
 ('suv', 18.13),
 ('minivan', 22.36),
 ('2seater', 24.80),
 ('midsize', 27.29),
 ('subcompact', 28.14),
 ('compact', 28.30)]

5.time & datetime Module 时间模块

python中的time模块和datetime模块可以得到当前时间、时间间隔、和计算相应间隔下的时间。
首先介绍time模块下的时间，python的最早初始的时间是1970年1月1日0点0分0秒，用time.gmtime(0)即可查到，而现在的时间可以用time.time()查到，注意，查到的结果是秒，意思是离初始时间过了多少秒，为了得到日期，可以用datetime模块中datetime.fromtimestamp(tm.time())来得到对应的数据，并可以得到年、月、日等数据代码如下：

import time as tm
import datetime as dt
tm.gmtime(0)  #查看初始时间
--Output：
time.struct_time(tm_year=1970, tm_mon=1, tm_mday=1, tm_hour=0, tm_min=0, tm_sec=0, tm_wday=3, tm_yday=1, tm_isdst=0)

tm.time() #当前时间，秒
dtnow=dt.datetime.fromtimestamp(tm.time()) #当前时间 ，年月日时分秒
dtnow.year #获得年
dtnow.month #获得月
dtnow.day #获得日
print(dtnow,dtnow.year,dtnow.month,dtnow.day)
--Output：
2021-12-10 22:10:36.146800 2021 12 10

另一种获得当天日期的办法是datetime.date.today()，同时datetime模块还可以得到时间间隔timedelta，通过加减时间间隔，我们可以得到对应的目标时间，代码如下：

today=dt.date.today() #今天日期
delta=dt.timedelta(100) #时间间隔100天
target_time=today-delta #100天前
print('今天是:{}时间间隔：{}对应的间隔日期前是：{}'.format(today,delta,target_time))
--Output:
今天是:2021-12-10时间间隔：100 days, 0:00:00对应的间隔日期前是：2021-09-01

6.camel case in class

Python中的面相对象编程时的class名称要用驼峰命名法，即每个单词第一个字母大写，其他小写

7.lambda 匿名函数与map函数

• 在Python中，不通过def来声明函数名字，而是通过lambda关键字来定义的函数称为匿名函数或者lambda函数。

lambda函数能接收任何数量(可以是0个)的参数，但只能返回一个表达式的值，lambda函数是一个函数对象，直接赋值给一个变量，这个变量就成了一个函数对象。

一般函数与lambda函数：

#一般函数
def add(a,b,c):
	return a+b+c
#lambda函数
add = lambda a,b,c:a+b+c

在实际应用中可以采用**(lambda 参数：表达式)(参数)**的方式来更简化形式
来看以下例子：

people=['Dr. Bob Martin','Dr. Linda James','Dr. Joe Kings']
for person in people:
    print((lambda x:x.split()[0]+' '+x.split()[-1])(person))
--Output:
Dr. Martin
Dr. James
Dr. Kings

在这里，我们将people中的每一个元素person按空格进行分割lambda函数的作用是将第一个和第三个值用空格连接起来，并直接对person进行利用,才得到了最终结果

其实我们也可以利用map函数和lambda函数结合的方法进一步缩减语句

先介绍下map函数：

• map() 会根据提供的函数对指定序列做映射。
  第一个参数 function 以参数序列中的每一个元素调用 function 函数，返回包含每次 function 函数返回值的新列表。

注意：map函数是一个lazy evaluation，他返回的是一个map object，在你试图查看他的内部之前，他并不会运行，所以我们需要根据自己的需求，查看其内部的值，此处，我们用list的方法查看其内部结构，代码如下：

list(map(lambda x:x.split()[0]+' '+x.split()[-1],people))
--Output：
['Dr. Martin', 'Dr. James', 'Dr. Kings']

可以看到，得到的结果是和上面一样的，这是对people对所有的元素进行了lambda函数的操作，简化了迭代的书写时间和空间成本！

8.List Comprehension 列表推导式

LC表达式本质上是将迭代的语句进行压缩和重组(condensed form)，其遵循的思路如下：

out_list=[out_express for out_express in input_list if out_express_condition]

我们来对一一下普通的迭代语句和LC表达式，就可以明显的发现其压缩的原理

#(normal Iteration)
for out_express in input_list:
	if out_express_condition:
		output_expression

简化之后大致可以分成三层

• Iteration （eg.for out_express in input_list）
• If statement (eg.if out_express_condition)
• execution (eg.output_expression)

那么在LC表达式中也是三层：
[execution Iteration If statement]
用空格分割，只要搞明白这点，就可以轻松理解LC表达式

9.Numpy module

1. np.array
   可以通过np.array()的方法来获得矩阵，注意，在做二维矩阵的时候要记得加上一个square bracket[]，这是一个容易犯的错误。

np.array([[1,2],[2,3]])
--Output:
[[1 2]
 [2 3]]

2. np.arange
   可以用np.arange(start,end,skip)来获得一个sequence，start是序列起点（inclusive，包含）end是序列终点（exclusive，不包含）skip是间隔距离

print(np.arange(1,10,2))  #inclusive-exclusive
--Output:
[1 3 5 7 9]

3. np.linspace
   首先注意是np.linspace不是np.linespace,可以用np.linspace(start,end,number)来获得一个序列，这个序列是float类型的，与arange不同的是它的三个参数，start是序列起点（inclusive，包含）end是序列终点（exclusive，包含），number是序列的个数

print(np.linspace(1,10,5)) #inclusive-inclusive
--Output：
[ 1.    3.25  5.5   7.75 10.  ]

4. Element product or Matrix product
   对于得到的矩阵，用Asterix（*）来进行矩阵元素与矩阵元素的相乘，用@或者np.dot(a,b)来进行矩阵与矩阵的代数相乘。

a=np.array([[1,2],[2,3]])
b=np.array([[1,2],[2,3]])
print('do element product:\n',a*b)
print('do matrix product:\n',a@b,'\n or\n',np.dot(a,b))

--Output:
do element product:
 [[1 4]
 [4 9]]
do matrix product:
 [[ 5  8]
 [ 8 13]] 
 or
 [[ 5  8]
 [ 8 13]]

5. np的基本函数
   包含sum(), mean(), min(), max() 用法是一目了然的

print(a.sum(),a.mean(),a.min(),a.max())
--Output：
8 2.0 1 3

10.PIL Module

Python Imaging Library 简称PIL，常用于python的图像计算与操作，在这里我们用到模块中的Image和IPython中的display来进行操作。

（注：如果python3.x的环境中没有PIL模块是正常的，因为PIL模块在 python2.7之后就没有更新了，现在的python3.x中用的PIL实际上是Pillow模块，Pillow是在PIL基础上建立的，且环境中PIL和Pillow不能兼容，只要有了Pillow就可以运行PIL的代码了，且Pillow的语法仍是PIL）

以princess Zelda为例，首先用Image.open()打开我们要的图片

from PIL import Image
from IPython.display import display
im=Image.open('Zelda.jpeg')
display(im)

彩色的图片涉及到RGB色彩理论，在这里我们先不考虑彩色图像，先转化成黑白图像，用im.conver()，

• conver(‘1’)是转化成二值图像，非黑即白，在计算机中多用uint8（uint8解释见下文）来储存，即0是黑，255是白，转化后的图像噪点多

我们来看下转换后的效果：

im=im.convert('1')
display(im)

• conver(‘L’)是转化成灰色图像，也是储存值也是uint8，0表示黑，255表示白，以下是转化公示：
  $$L=R?299/1000+G?587/1000+B?114/1000$$

我们来看一下转化的效果：

im=im.convert('L')
display(im)

接下来我们用numpy将这里的im转化成矩阵，看看转化后的结果是怎么样的

array=np.array(im)
array
--Output：
array([[215, 214, 213, ..., 216, 210, 210],
       [215, 214, 214, ..., 215, 215, 215],
       [215, 215, 215, ..., 215, 216, 216],
       ...,
       [217, 217, 216, ..., 213, 214, 214],
       [215, 215, 215, ..., 215, 215, 215],
       [215, 215, 215, ..., 216, 216, 216]], dtype=uint8)

这里解释一下什么是uint8，uint意思是unsigned integers，8意味着8bits per type，意味着每一个值的取值范围在0-2^8-1即0-255之间取值，如果我们用阈值255减去当前的数字，理论上我们就可以得到黑白颠倒的图像，得到的图像就像我们看到的老式胶片那样。

首先我们先设置一个阈值矩阵mask，并计算im矩阵与阈值矩阵的差值矩阵再用Image.fromarray得到图像：

mask=np.full(array.shape,255)
modified_array=mask-array
modified_array=modified_array.astype(np.uint8())
modified_im=Image.fromarray(modified_array)
display(modified_im)

是不是很像胶底

如果将im矩阵reshape一下，将宽度加倍，高度减半，会发生什么呢？

display(Image.fromarray(modified_array.reshape(237,-1)))

。。。彳亍，今天就到这里吧

三、下节预告

下节的内容主要是正则表达式，用到re模块