[人工智能]【无标题】

数据分析

【python教程】数据分析——numpy、pandas、matplotlib_哔哩哔哩_bilibili

帮助人们作出判断，以便采取适当行动

环境安装

1.conda

https://www.anaconda.com/download/

1395122641@qq.com

Sd7rx.pJbbMdTbz

2.jupyter notebook

一款编程/文档/笔记/展示软件

【win+R】进入cmd命令行，输入【jupyter notebook】然后回车启动jupyter notebook

数据分析流程

提出问题→准备数据→分析数据→获得结论→成果可视化

jupyter和conda

matplotlib

一、numpy

numpy特点：

1.快速

2.方便

3.科学计算的基础库

numpy是在python中做科学计算的基础库，重在数值计算，用于在大型、多维数组上执行数值运算

数组，数学里面的矩阵，多个列表嵌套。

1.numpy创建数组（矩阵）

• numpy中数组类型为ndarray
• arange = array(range()) – -- 快速生成数组
• dtype：打印出数组中存放的数据的类型
• astype：调整数据类型

import numpy as np
import random

# 使用numpy生成数组，得到ndarray的类型
t1 = np.array([1,2,3])
print(t1)
print(type(t1))

"""
运行结果：
[1 2 3]
<class 'numpy.ndarray'>
numpy的数组类型是numpy.ndarray
"""

t2 = np.array(range(10))
print(t2)
print(type(t2))
"""
运行结果：
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
<class 'numpy.ndarray'>
"""

t3 = np.arange(10) # 快速生成数组,arange = array(range)
print(t3)
print(type(t3))
"""
运行结果：
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
<class 'numpy.ndarray'>
"""

# 生成的数组在4~10之间，且步长为2
t4 = np.arange(4,10,2)
print(t4)
"""
运行结果：
<class 'numpy.ndarray'>
[4 6 8]
"""

# dtype：打印出数组中存放的数据的类型
print(t3.dtype)
print(t4.dtype)
"""
int32 这个32跟电脑有关，32位(4个字节)电脑就是int32，64位电脑就是int64
int32
"""

print("*"*100)
# numpy中的数据类型，可以规定存储的数据类型

t5 = np.array(range(1,4),dtype=float)# 规定存储的数据类型是float型
t5 = np.array(range(1,4),dtype="float32")
t5 = np.array(range(1,4),dtype="i1")# i1是int8，8位(1个字节)
print(t5)
print(t5.dtype)
"""
****************************************************************************************************
[1. 2. 3.]
float64
float32
int8
"""

# numpy中的bool类型
t6 = np.array([1,1,0,1,0,0],dtype=bool)
print(t6)
print(t6.dtype)
"""
[ True  True False  True False False]
bool
"""

# 调整数据类型 -- astype
t7 = t6.astype("int8")
print(t7)
print(type(t7))
print(t7.dtype)
"""
[1 1 0 1 0 0]
<class 'numpy.ndarray'>
int8
"""

# numpy中的小数
t8 = np.array([random.random() for i in range(10)])
print(t8)
print(t8.dtype)
"""
输出10个随机的0~1之间的小数
[0.68144346 0.678907   0.45509393 0.90033104 0.34856001 0.39504937
 0.03622501 0.43622648 0.61767704 0.57093758]
float64
"""

# 取小数
t8 = np.round(t8,2)# 取两位的小数
print(t8)
"""
float64
[0.67 0.92 0.52 0.8  0.12 0.51 0.96 0.07 0.63 0.81]
"""

# python中取随机的三位的小数
t9 = round(random.random(),3)
print(t9)
"""
0.953
"""

# 产生的随机数保留两位小数
t10 = "%.2f"%random.random()
print(t10)
"""
0.83
"""

2.数组的形状和数组的计算

1.数组的形状

1.数组类型

1. 一维数组
2. 二维数组
3. 三维数组

2.修改数组类型

• reshape – --任意指定修改为几维数组
• flatten – -- 展开数组,把数组展开成一维的

import numpy as np
# 一维数组
t1 = np.arange(12)
print(t1)
print(t1.shape)
"""
[ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11]
(12,)
"""
# 二维数组
t2 = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print(t2)
print(t2.shape)
"""
[[1 2 3]
 [4 5 6]]
(2, 3) # 表示2行3列的数组
"""
# 三维数组
t3 = np.array([[[1,2,3],[4,5,6]],[[7,8,9],[10,11,12]]])
print(t3)
print(t3.shape)
"""
[[[ 1  2  3]
  [ 4  5  6]]

 [[ 7  8  9]
  [10 11 12]]]
(2, 2, 3)
"""

# 修改数组的形状 -- reshape
t4 = np.arange(12)
print(t4)
print(t4.reshape((3,4)))# 改成3行4列的一个二维数组
"""
[ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11]
[[ 0  1  2  3]
 [ 4  5  6  7]
 [ 8  9 10 11]]
"""
t5 = np.arange(24)
print(t5)
print(t5.reshape((2,3,4)))# 改成2块3行4列的数组 -- 三维数组
print(t5.reshape((4,6)))
"""
[ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23]
***********************************************************************************
[[[ 0  1  2  3]
  [ 4  5  6  7]
  [ 8  9 10 11]]

 [[12 13 14 15]
  [16 17 18 19]
  [20 21 22 23]]]
 ***********************************************************************************
[[ 0  1  2  3  4  5]
 [ 6  7  8  9 10 11]
 [12 13 14 15 16 17]
 [18 19 20 21 22 23]]  
"""
# 把二维数组变成一维数组
t5 = t5.reshape((4,6))
print(t5)
print(t5.reshape((24,)))
"""
[[ 0  1  2  3  4  5]
 [ 6  7  8  9 10 11]
 [12 13 14 15 16 17]
 [18 19 20 21 22 23]]
[ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23]
"""

t6 = t5.reshape((t5.shape[0]*t5.shape[1],))# shape[0]表示t5的行数，shape[1]表示t5的列数
# t6是把t5变成一个t5行数*t5列数的一维数组
print(t6)
"""
[ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23]
"""
# flatten -- 展开数组,把数组展开成一维的
print(t5.flatten())
"""
[ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23]
"""

2.数组的计算

1.数组和数字计算

2.数组和数组计算（广播原则）

• 数组类型相同：对应数字运算即可

• 数组类型不同：

  • 任意数组（x，y）（行，列）和数组（x，1）或（1，y）：行相同按行运算，列相同按列运算

  • 任意数组之间，在某一个方向是一致的就可以进行运算

  • 任意数组之间：行列都不同，没有同类型的，不能进行运算，会报错

  • eg：（广播原则）

    shape为（3，3，3）的数组不能和（3，2）的数组进行计算；

    shape为（3，3，2）的数组能够和（3，2）的数组进行计算；

    • （3，3，2）相当于是一个高是2，长宽均为3的长方体，长方体的前面是一个3*2的面，可以与（3，2）运算，每层运算一次，一共三层

    shape为（3，3，2）的数组能够和（3，3）的数组进行计算。

    • （3，3，2）相当于是一个高是2，长宽均为3的长方体，一个3*3面可以与（3，3）运算，每层运算一次，一共两层

print(t5)
"""
[[ 0  1  2  3  4  5]
 [ 6  7  8  9 10 11]
 [12 13 14 15 16 17]
 [18 19 20 21 22 23]]
"""
print(t5+2)
print(t5*2)
print(t5/2)
print(t5/0)# 报错
"""
[[ 2  3  4  5  6  7]
 [ 8  9 10 11 12 13]
 [14 15 16 17 18 19]
 [20 21 22 23 24 25]]
***********************
 [[ 0  2  4  6  8 10]
 [12 14 16 18 20 22]
 [24 26 28 30 32 34]
 [36 38 40 42 44 46]]
***********************
 [[ 0.   0.5  1.   1.5  2.   2.5]
 [ 3.   3.5  4.   4.5  5.   5.5]
 [ 6.   6.5  7.   7.5  8.   8.5]
 [ 9.   9.5 10.  10.5 11.  11.5]]
 ***********************
 [[nan inf inf inf inf inf]
 [inf inf inf inf inf inf]
 [inf inf inf inf inf inf]
 [inf inf inf inf inf inf]]
"""
# 同类型数组运算
t7 = np.arange(100,124).reshape((4,6))
print(t7)
print(t5+t7)
print(t5*t7)
print(t5/t7)
"""
[[100 101 102 103 104 105]
 [106 107 108 109 110 111]
 [112 113 114 115 116 117]
 [118 119 120 121 122 123]]
****************************
[[100 102 104 106 108 110]
 [112 114 116 118 120 122]
 [124 126 128 130 132 134]
 [136 138 140 142 144 146]]
"""
# 不同类型数组运算
t8 = np.arange(0,6)
print(t8)
print(t5-t8)
"""
[0 1 2 3 4 5]
**********************
# 对应的同类型的部分运算,按行运算
[[ 0  0  0  0  0  0]
 [ 6  6  6  6  6  6]
 [12 12 12 12 12 12]
 [18 18 18 18 18 18]]
"""
t9 = np.arange(4).reshape((4,1))
print(t9)
print(t5-t9)
"""
[[0]
 [1]
 [2]
 [3]]
**********************
# 按列运算
[[ 0  1  2  3  4  5]
 [ 5  6  7  8  9 10]
 [10 11 12 13 14 15]
 [15 16 17 18 19 20]]
"""

3.numpy读取本地数据和索引

1.numpy读取本地数据

1.轴

在numpy中可以理解为方向，用0，1，2……表示

一维数组：0轴

二维数组（shape（2，2））：0轴和1轴

0轴：行；1轴：列；

三维数组（shape（2，2，3））：0，1，2轴

0轴：块；1轴：行；2轴：列

2.numpy读取数据

1.numpy从本地CSV文件中读取数据

numpy从CSV中读取数据

CSV：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

举例：

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

import numpy as np
us_file_path = "文件路径"
t1 = np.loadtxt(us_file_path,delimiter",",dtype="int",unpack=True)
print(t1)

unpack=True：达到转置效果

2.numpy中的转置

三种方法：

1. transpose
2. T
3. swapaxes

import numpy as np
t1 = np.arange(24).reshape((4,6))
print(t1)
t2 = t1.transpose()
print(t2)
t3 = t1.T
print(t3)
t4 = t1.swapaxes(1,0)
print(t4)
"""
[[ 0  1  2  3  4  5]
 [ 6  7  8  9 10 11]
 [12 13 14 15 16 17]
 [18 19 20 21 22 23]]
******************************
[[ 0  6 12 18]
 [ 1  7 13 19]
 [ 2  8 14 20]
 [ 3  9 15 21]
 [ 4 10 16 22]
 [ 5 11 17 23]]
******************************
[[ 0  6 12 18]
 [ 1  7 13 19]
 [ 2  8 14 20]
 [ 3  9 15 21]
 [ 4 10 16 22]
 [ 5 11 17 23]]
******************************
[[ 0  6 12 18]
 [ 1  7 13 19]
 [ 2  8 14 20]
 [ 3  9 15 21]
 [ 4 10 16 22]
 [ 5 11 17 23]]
"""

2.numpy中的索引和切片

1.从本地读取文件中的数据

2.取矩阵中某行某列的值

import numpy as np

us_file_path = "./youtube_video_data/US_video_data_numbers.csv"
uk_file_path = "./youtube_video_data/GB_video_data_numbers.csv"

t1 = np.loadtxt(us_file_path,delimiter=",",dtype="int",unpack=True)
t2 = np.loadtxt(us_file_path,delimiter=",",dtype="int")

print(t1)
print("*"*100)
print(t2)

# 取行
print(t2[2])
print(t2[1,:])
print(t2[2:,:])
print(t2[[2,3,10],:])

# 取连续多行，从第二行开始取
print(t2[2:])

# 取不连续的多行，取第二行，第八行，第十行
print(t2[[2,8,10]])

# 取列
print(t2[:,0])

# 取连续的多列
print(t2[:,2:])

# 取不连续的多列
print(t2[:,[0,2]])

# 取行和列，取第三行第四列的值
print(t2[2,3])
print(type(t2[2,3]))

# 取多行和多列，取第三到五行，第二到四列的值
# 取的是行和列交叉点的位置
a = t2[2:5,1:4]
print(a)

# 取多个不相邻的点，取第一行第一列的数（0，0）和第三行第二列的数（2，1）
c = t2[[0,2],[0,1]]
print(c)
# d选出来的结果是（0，0），（2，1），（2，3）
d = t2[[0,2,2],[0,1,3]]
print(d)

3.numpy中数值的修改

1.直接对某行某列进行赋值

2.numpy中布尔索引

• 把t2中小于10的数字替换为3

print(t2<10) # 取到布尔类型的返回
t2[t2<10] = 3 # 把t2中小于10的数字替换为3
print(t2)
print(t2[t2>20])

3.numpy中的三目运算符 – -- where

• 把t中小于10的数字替换为0，把大于10的替换为10

# numpy中的三目运算符
np.where(t<10,0,10) # 如果t中的数小于10，替换为0；否则的话，替换为10

4.numpy中的裁剪 – -- clip

• 把t中小于10的数字替换为10，把大于18的替换为18

t.clip(10,18)

但是其中的nan没有被替换

先把矩阵中的数转换成浮点类型才能转换为nan

import numpy as np

t1 = np.arange(24)
t2 = t1.reshape((4,6))
print(t2)
t2 = t2.astype(float) # 先转换成浮点类型才能转换为nan
t2[3,3] = np.nan
print(t2)

4.numpy中的nan和常用方法

1.数据的拼接

把两拨数据拼接起来

1.竖直拼接

np.vstack((t1,t2))

2.水平拼接

np.hstack((t1,t2))

分割和拼接相反

import numpy as np

t1 = np.arange(12)
t2 = t1.reshape((2,6))
print(t2)
print("*"*100)
t3 = np.arange(12,24)
t4 = t3.reshape((2,6))
print(t4)
print("*"*100)
# 竖直拼接
t5 = np.vstack((t2,t4))
print(t5)
print("*"*100)
# 水平拼接
t6 = np.hstack((t2,t4))
print(t6)

3.数组的行列交换

1.行交换

2.列交换

import numpy as np

t1 = np.arange(18)
t2 = t1.reshape((3,6))
print(t2)
# 行交换
t2[[1,2],:] = t2[[2,1],:]
print(t2)
# 列交换
t2[:,[0,2]] = t2[:,[2,0]]
print(t2)

例题：

import numpy as np

us_data = "./youtube_video_data/US_video_data_numbers.csv"
uk_data = "./youtube_video_data/GB_video_data_numbers.csv"

# 加载国家数据
us_data = np.loadtxt(us_data,delimiter=",",dtype=int)
uk_data = np.loadtxt(uk_data,delimiter=",",dtype=int)

# 添加国家信息
# 构造全为0的数据
zeros_data = np.zeros((us_data.shape[0],1)).astype(int)
ones_data = np.ones((uk_data.shape[0],1)).astype(int)

# 分别添加一列全为0，1的数组
us_data = np.hstack(us_data,zeros_data)
uk_data = np.hstack(uk_data,ones_data)

# 拼接两组数据
final_data = np.vstack((us_data,uk_data))
print(final_data)

2.numpy中的随机方法

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.创建一个全为1的正方形数组（方阵）

? np.eye(3)

import numpy as np
# 创建一个全为1的数组
print(np.ones((3,4)).astype(int))
# 创建一个全为0的数组
print(np.zeros((2,3)))
# 创建一个对角线为1的正方形数组（方阵）
print(np.eye(10))
# 获取最大值最小值的位置
t = np.eye(4)
print(np.argmax(t,axis=0))
print(np.argmin(t,axis=1))
t[t==1] = -1
print(t)
print(np.argmax(t,axis=0))
print(np.argmin(t,axis=1))

5.numpy生成随机数

np.random.xxx

import numpy as np

print(np.random.randint(10,20,(4,5)))
print("*"*100)
# 使用随机种子，使每一次得到的结果一样
np.random.seed(10)
t = np.random.randint(0,20,(3,4))
print(t)

6.numpy的注意点copy和view

1. a=b 完全不复制，a和b相互影响
2. 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
3. a=b.copy()，复制，a和b互不影响

3.numpy中的nan和常用统计方法

1.numpy中的nan和inf

nan(not a number)：不是一个数字

inf：正无穷

-inf：负无穷

1. 两个nan是不相等的

2. np.nan!=np.nan

3. 利用以上的特性，判断数组中nan的个数

   np.count_nonzero(t!=t)

4. 通过np.isnan(a)来判断一个数字是否是nan，返回bool类型

   np.isnan(a)

5. nan和任何值计算都为nan

2.numpy中求和

t1 = np.arange(12).reshape((3,4))
print(t1)
print(np.sum(t1))
print(np.sum(t1,axis=0))
print(np.sum(t1,axis=1))

一般把一组数据中的nan替换为均值（中值）或者是直接删除有缺失值的一行

如何计算一组数据中的中值或者是均值

均值：比如要算某一列的均值，对这一列中不为nan的数进行求和，然后除以他的个数

中值：一组数从大到小排列好，除nan以外的数有奇数个数，就取中间的数；有偶数个数就取中间的两个数之和再除以二

如何删除有缺失数据的那一行（列）

3.numpy中常用统计函数

import numpy as np

t1 = np.arange(12).reshape((3,4))
print(t1)
print(np.sum(t1,axis=1))
print(np.mean(t1,axis=1))
print(np.median(t1,axis=0))
print(np.max(t1,axis=1))
print(np.min(t1,axis=1))
print(np.ptp(t1))
print(np.ptp(t1,axis=1))