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数据分析三剑客numpy pandas Matplotlib

时间:2019-06-05 23:56:10      阅读:175      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

NumPy 简单使用

NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。

import numpy as np
np.array([1,2,3,4,5]) #一维数组
np.array([[1,2,3.2],[4,5,6]]) #二维数组的创建

注意:
numpy默认ndarray的所有元素的类型是相同的
如果传进来的列表中包含不同的类型,则统一为同一类型,优先级:str>float>int

matplotlib 绘图的

使用matplotlib.pyplot获取一个numpy数组,数据来源于一张图片

import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

cat_img_arr = plt.imread(./cat.jpg)#外部图片装numpy中
cat_img_arr
cat_img_arr.shape#显示维度
plt.imshow(cat_img_arr)#显示3唯数组
plt.imshow(cat_img_arr+100)

索引

arr = np.random.randint(60,100,size=(7,5))创建啊一个随机的7行5列的数据
根据索引修改数据
arr[0]#取出第一行
arr[[0,1]]#取出前2行

切片

array([[75, 90, 93, 74, 91],
       [62, 62, 83, 88, 62],
       [78, 61, 92, 67, 82],
       [66, 73, 62, 61, 66],
       [93, 73, 72, 67, 93],
       [79, 71, 98, 69, 62],
       [64, 94, 98, 83, 74]])
arr[0:2]#获取二维数组前两列
array([[75, 90, 93, 74, 91],
       [62, 62, 83, 88, 62]])
arr[:,0:2]  #逗号左边表示行 右边表示列
array([[75, 90],
       [62, 62],
       [78, 61],
       [66, 73],
       [93, 73],
       [79, 71],
       [64, 94]])
arr[0:2,0:2]#获取二维数组前两行和前两列数据
array([[75, 90],
       [62, 62]])
arr[::-1]#将数组的行倒序
arr[:,::-1]#列倒序
arr[::-1,::-1] #全部倒序
plt.imshow(cat_img_arr[:,::-1,:])#小猫左右反转

arr_3 = np.concatenate((cat_img_arr,cat_img_arr,cat_img_arr),axis=1)#1是横向
arr_9 = np.concatenate((arr_3,arr_3,arr_3),axis=0)#0是纵向
plt.imshow(arr_9)

Pandas 的数据结构

from pandas import Series,DataFrame#pandas的重点
import pandas as pd
import numpy as np

Series是一种类似与一维数组的对象,由下面两个部分组成:

  • values:一组数据(ndarray类型)
  • index:相关的数据索引标签
#使用列表创建Series
Series(data=[1,2,3])
Series(data=[1,2,3],index=[a,b,c])#通过index设置显示索引

 

数据分析三剑客numpy pandas Matplotlib

原文:https://www.cnblogs.com/zaizai1573/p/10982607.html

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