Numpy Pandas Pyplot的基本使用

本文主要是介绍Numpy Pandas Pyplot的基本使用，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

Numpy

数组

创建数组

numpy中的数组叫array

import numpy as np 
a = np.array([2,4,8,20,16,30])
#嵌套元组创建二维数组
b = np.array(((1,2,3,4,5),(6,7,8,9,10),(10,9,1,2,3),(4,5,6,8,9.0)))

创建数组的方法：

• array根据给出的数据创建

• arange 能够根据给出的范围构建数组

• empty构建一个裸数组，数组内的数全部未知

• linspace 创建等距离的数组

• random 使用随机数创建数组

a=np.arange(4,dtype=float)#创建浮点型数组：[0. 1. 2. 3.]
b=np.arange(0,10,2,dtype=int)  #创建整型数组：[0, 2, 4, 6, 8]
# 前两个参数是区间的左右端点(左闭右开)，第三个参数2代表步长是2，dtype用来指定数组的数据类型
c=np.empty((2,3),int)   #创建2×3的整型空矩阵
d=np.linspace(-1,2,5)  #创建数组：[-1., -0.25,  0.5,  1.25,  2.]
# linspace(a,b,c) ，从区间[a,b]的等距离的c个数。
e=np.random.randint(0,3,(2,3))  #生成[0,3)上的2行3列的随机整数数组

常用的参数

a=np.random.randint(1,11,(3,5))  #生成[1,11 )区间上3行5列的随机整数数组
print("维数：",a.ndim);   #维数：2
print("维度：",a.shape)       #维度：（3,5）
print("元素总数：",a.size);    #元素总数：15
print("类型：",a.dtype)       #类型：int32
print("每个元素字节数：",a.itemsize)  #字节数：4

维度和大小

#这里的shape表示的是数组有几行几列
a=np.array([1,2,3])
print("维度为：",a.shape)    #维度为：（3,)
b=np.array([[1,2,3]])
print("维度为：",b.shape)    #维度为：（1,3）
c=np.array([[1],[2],[3]])
print("维度为：",c.shape)    #维度为：（3,1） 第一层有三个元素[1],[2],[3]，接下来一层每个元素中只有一个元素1
## 因此 [[[1],[2],[3]],[[4],[5],[6]]] 的shape是(2,3,1)

索引

a = np.array([2,4,8,20,16,30])  
b = np.array(((1,2,3,4,5),(6,7,8,9,10),(10,9,1,2,3),(4,5,6,8,9.0)))
#中括号中写几项（逗号分隔） 代表单独这几项。
print(a[[2,3,5]])  #一维数组索引，输出：[ 8 20 30] 
#项的下标可以用负数，表示从末尾开始倒着算
print(a[[-1,-2,-3]])   #一维数组索引，输出：[30 16 20]
#用冒号则表示区间：
print(b[:,1])  #输出第2列所有元素：[2. 7. 9. 5.]
print(b[[2,3],1:4])  #输出第3、4行，第2、3、4列的元素
print(b[1:3,1:3])    #输出第2、3行，第2、3列的元素

条件索引

中括号中可以加入一些条件，如b>2, b > a ,~isnan(a) 等

a=array([[1, nan, 2], [4, nan, 3]])
b=a[~isnan(a)]  #提取a中非nan的数
print("b=",b)
print("b中大于2的元素有:", b[b>2])
#需要注意的是，中括号中的条件不一定必须要跟数组本身有关，他只是通过条件筛选出了一些下标
c=array([1,2,3,4,5,6])
d=c-10 #d = [-9,-8,-7,-6,-5,-4]
print(d[c>2]) # 输出[-7,-6,-5,-4]print(np.where(a>10,-1,a)) #a中大于10的元素改为-1
print(np.where(a>10,-1,0)) #a中大于10的元素改为-1，否则为0
# where用来查找并修改数组中的一些内容,可以视为a[a>b]的升级版

整行的添加/删除

x = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])
x[2,0] = -1  #修改第3行、第1列元素为-1y=np.delete(x,2,axis=0)   #删除数组的第3行
#y = [[1,2],[3,4]]z=np.delete(y,0, axis=1)  #删除数组的第1列t1=np.append(x,[[7,8]],axis=0) #增加一行
t2=np.append(x,[[9],[10],[11]],axis=1) #增加一列
#axis指出了要沿数组的第几个轴来加入数据(从0开始)

行列重塑（变形）

a=np.arange(4).reshape(2,2)  #生成数组[[0,1],[2,3]]
b=np.arange(4).reshape(2,2)  #生成数组[[0,1],[2,3]]print(a.reshape(4,),'\n',a)  #输出：[0 1 2 3]和[[0,1],[2,3]]
print(b.resize(4,),'\n',b)   #输出：None和[0 1 2 3]

reshape()返回一个新的数组, 而resize是修改原数组

resize中的参数不能是负数，reshape中可以将参数设置为-1来表示自动计算。（如a.reshapge(2,-1)则表示共两行，程序自己去算要几列）

平铺

可以使用reshape(-1)

或者用专门的函数ravel和flatten

• ravel只是创建了一个原内容的试图，改变原数组会改变平铺后的内容
• flatten是生成了一份copy，和原数组断绝联系

#程序文件Pex2_11.py
import numpy as np
a=np.arange(4).reshape(2,2)  #生成数组[[0,1],[2,3]]
b=np.arange(4).reshape(2,2)  #生成数组[[0,1],[2,3]]
c=np.arange(4).reshape(2,2)  #生成数组[[0,1],[2,3]]print(a.reshape(-1),'\n',a)  #输出：[0 1 2 3]和[[0,1],[2,3]]
#reshape中加-1能平铺
print(b.ravel(),'\n',b)      #输出：[0 1 2 3]和[[0,1],[2,3]]
# ravel 是平铺
print(c.flatten(),'\n',c)    #输出：[0 1 2 3]和[[0,1],[2,3]]
#flatten也是平铺##ravel 和 flatten 这两个方法在功能上是类似的，都是将多维数组展平为一维数组。主要的区别在于它们的返回值类型和性能：## 返回值类型：ravel 方法返回的是一个视图（view），这意味着它不创建新的数据，
# 只是提供了一个指向原始数组的指针。而 flatten 方法返回的是一个副本（copy），
# 它会创建一个新的数组，并复制原始数组的数据。
###性能：由于 ravel 返回的是视图，因此它通常比 flatten 更快，因为它不需要复制数据。
# 但这也意味着 ravel 的结果与原始数组是紧密联系的，
# 如果原始数组被修改，那么使用 ravel 得到的一维数组也会相应地改变。
#### 总结一下，如果你需要一个与原始数组紧密关联的一维数组，并且不希望复制数据，那么可以使用 ravel。如果你需要一个完全独立的一维数组副本，那么可以使用 flatten

堆叠Stack

a=np.arange(4).reshape(2,2)  #生成数组[[0,1],[2,3]]
b=np.arange(4,8).reshape(2,2)  #生成数组[[4,5],[6,7]]
# 这里的stack是堆叠的意思
c1=np.vstack([a,b])  #垂直方向组合
c2=np.r_[a,b]        #垂直方向组合
d1=np.hstack([a,b])  #水平方向组合
d2=np.c_[a,b]        #水平方向组合

• vstack用来垂直方向堆叠
• hstack用来水平方向堆叠

拆分

a=np.arange(4).reshape(2,2)  #构造2行2列的矩阵
## split 是分隔的意思
b=np.hsplit(a,2)  #把a平均分成2个列数组
c=np.vsplit(a,2)  #把a平均分成2个行数组

• vstack是垂直方向拆分（这里的方向是分隔后的这些数组的相对方向）
• hspilt是水平方向拆分

运算

数组的直接运算就等于数组内所有元素对应运算

a=np.arange(10,15); b=np.arange(5,10)
c=a+b; d=a*b  #对应元素相加和相乘
## modf的功能是分割数据的整数部分和小数部分,[0]是小数,[1]是整数
e1=np.modf(a/b)[0]  #对应元素相除的小数部分
e2=np.modf(a/b)[1]  #对应元素相除的整数部分

modf能够区分元素的小数部分和整数部分，注意**[0]对用的是小数部分**

使用numpy对整个数组进行运算会比挨个进行运算要快很多

x=[i*0.01 for i in range(1000000)] #从0.01到10000.00
start=time.time()  #从公元纪年开始计时，到当前的秒
for (i,t) in enumerate(x): x[i]=math.sin(t)
print("math.sin:", time.time()-start)
#使用math库求0.01到10000.00的所有的sin,每个都要求一下sin
y=np.array([i*0.01 for i in range(1000000)])
start=time.time()
y=np.sin(y)
print("numpy.sin:", time.time()-start)
#使用numpy库求0.01到10000.00的所有的sin,将这些数设置为一个array,然后求一下## 时间
#math.sin: 0.12394881248474121
#numpy.sin: 0.008762121200561523

如果对不同大小的数组进行运算，那么会先对这两个数组进行扩充（扩充时用零元素），再运算。

# A: [[ 0]
#  [10]]
# B: [1 2 3]
#A+B:
# [[11 12 13]
# [12 13 14]
# [13 14 15]]
#A*B:
# [[10 20 30]
# [11 22 33]
# [12 24 36]]
#A/B:
# [[10.          5.          3.33333333]
# [11.          5.5         3.66666667]
# [12.          6.          4.        ]]

文件IO

txt

a=np.arange(0,3,0.5).reshape(2,3)  #生成2×3的数组
np.savetxt("Pdata2_18_1.txt", a)  #缺省按照'%.18e'格式保存数值，以空格分隔
b=np.loadtxt("Pdata2_18_1.txt")  #返回浮点型数组
print("b=",b)
np.savetxt("Pdata2_18_2.txt", a, fmt="%d", delimiter=",")  #保存为整型数据，以逗号分隔
c=np.loadtxt("Pdata2_18_2.txt",delimiter=",")  #读入的时候也需要指定逗号分隔
print("c=",c)

delimiter用来标注分隔元素的字符

genfromtxt (generate from txt，从txt文本中生成)

#读前6行前8列数据
a=np.genfromtxt("Pdata2_21.txt",max_rows=6, usecols=range(8)) 
b=np.genfromtxt("Pdata2_21.txt",dtype=str,max_rows=6,usecols=[8])  #读第9列数据
b=[float(v.rstrip('kg')) for (i,v) in enumerate(b)]  #删除kg,并转换为浮点型数据
#enumerate用来将一个可迭代对象组合成索引序列
#rstrip是一个python内置函数，用来删掉头尾的制定字符串（默认删除空格）
c=np.genfromtxt("Pdata2_21.txt",skip_header=6)  #读最后一行数据
print(a,'\n',b,'\n',c)

dtype可以指定元素的类型

npy和npz

和txt类似，只是用到的函数不同

a=np.arange(6).reshape(2,3)
np.save("Pdata2_23_1.npy",a)
b=np.load("Pdata2_23_1.npy")
print(b)

如果是npy后缀的数据文件，那么直接用load和save

c=np.arange(6,12).reshape(2,3)
d=np.sin(c)
#将数据保存为npz的格式
np.savez("Pdata2_23_2.npz",c,d) 
e=np.load("Pdata2_23_2.npz")
f1=e["arr_0"]  #提取第一个数组的数据
f2=e["arr_1"]  #提取第二个数组的数据
## 用arr_0 arr_1 来表示第1，2个数组的数据
## 所以f1 = c , f2 = d

如果是npz格式的文件，那么保存的时候要用savez

文件常用的属性

f=open("Pdata2_12.txt","w")
print("Name of the file:",f.name) #文件的名字
print("Closed or not:",f.closed)# 文件是否关闭
print("Opening mode:",f.mode)#文件打开的属性
f.close()

Pandas

序列Series

import pandas as pd
import numpy as np
s1=pd.Series(np.array([10.5,20.5,30.5]))  #由数组构造序列，默认索引从0开始
s2=pd.Series({"北京":10.5,"上海":20.5,"广东":30.5})  #由字典构造序列
s3= pd.Series([10.5,20.5,30.5],index=['b','c','d'])   #给出行标签命名
print(s1); print("--------------"); print(s2)
print("--------------"); print(s3)

二维表格DataFrame

构建

a=np.arange(1,7).reshape(3,2) #使用numpy构建一个array数组并重塑为3行2列
df1=pd.DataFrame(a) # 直接通过a构建二维表格，这时行列的索引都是从0开始的自然数
df2=pd.DataFrame(a,index=['a','b','c'], columns=['x1','x2'])# 给出行索引(index)和列索引(columns)
df3=pd.DataFrame({'x1':a[:,0],'x2':a[:,1]})#也可以按照字典的方法来指出索引
print(df1); print("---------"); print(df2)
print("---------"); print(df3)

数据分析

使用describe()可以对表格进行数据分析

a = np.arange(1,9).reshape(-1,2)
b = pd.DataFrame(a)
print(b.describe())

读取文件

csv格式

读入文件

数据来源：公司人事记录
时间范围：2019.1.1~2019.6.30year,month,day,gender,name,income
2019,3,7,男,张三,6&000
#2019,5,2,男,李四,13&000
2019,2,1,女,王玲,8&000内部数据，不要外传！
2019年3月

a=pd.read_csv("Pdata2_32.txt",sep=',',parse_dates={'birthday':[0,1,2]},#parse_dates参数通过字典实现前三列的日期解析，并合并为新字段birthdayskiprows=2,skipfooter=2,comment='#',thousands='&',engine='python')#输出
#    birthday gender name  income
#0 2019-03-07      男   张三    6000
#1 2019-02-01      女   王玲    8000

• sep指出分隔符
• parse_dates将某些列解析为日期格式，并合并成新的字段birthday
• skiprows 跳过前几行
• skipfooter跳过最后几行
• comment设置注释符，从注释符开始，这行之后的文本都不会被读取
• thousands设置千位分隔符（这样当遇到数字和 ‘&’ 的组合时会合并为一个大数字
• engine=‘python’ 使用python引擎读取文件

excel格式

读取和写入Excel

a=pd.read_excel("Pdata2_33.xlsx",usecols=range(1,4)) #提取第1列到第4列的数据
b=a.values  #提取其中的数据
#生成DataFrame类型数据
c=pd.DataFrame(b,index=np.arange(1,11),columns=["用户A","用户B","用户C"])
f=pd.ExcelWriter('Pdata2_34.xlsx')  #创建文件对象
c.to_excel(f,"sheet1")  #把c写入Excel文件
c.to_excel(f,"sheet2")  #c再写入另一个表单中
f._save() #一定要保存， 并且保存的函数是_save()

截取数据(定位信息)

a=pd.read_excel("Pdata2_33.xlsx",usecols=range(1,4)) #提取第1列到第4列的数据
print(a)
b1=a.iloc[np.arange(6),[0,1]]  ## index locate
#通过标号筛选数据,行选择[0:6]，列选择[0,1] 
b2=a.loc[np.arange(6),["用户A","用户B"]] ## locate
## 通过标签筛选数据，这里的arange不是0~5的序号，而是行标签（只不过行标签正好和标号对应）

Pyplot

图形参数设置

• xlabel， ylabel 设置横纵坐标轴的标签
• rc设置图形的默认属性
• xticks 设置横坐标显示的编号，内容，以及显示属性（倾斜程度等）
• 等等

柱形图bar

import numpy as np, pandas as pd
from matplotlib.pyplot import *
a=pd.read_excel("Pdata2_33.xlsx",usecols=range(1,4))  #提取第2列到第4列的数据
c=np.sum(a)  #求每一列的和
ind=np.array([1,2,3])
width=0.2
rc('font',size=16) #配置图形默认属性， 设置全局字体大小为16
bar(ind,c,width) #绘制条形图，序号用ind，值用c ，宽度用width
ylabel("消费数据") # y轴的标识
xlabel("用户名") # x轴的标识
xticks(ind,['用户A','用户B','用户C'],rotation=20)  #旋转20度 #每个柱下面的对应标签
rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']   #用来正常显示中文标签
savefig('figure2_36.png',dpi=500)   #保存图片为文件figure2_36.png，像素为500
show() # 显示这个图

散点图scatter

import numpy as np
from matplotlib.pyplot import *
x=np.array(range(8))
y='27.0  26.8	  26.5	26.3	 26.1  25.7	 25.3	24.8'  #数据是粘贴过来的
y=",".join(y.split())    #把空格替换成逗号
y=np.array(eval(y))      #数据之间加逗号太麻烦，我们用程序转换
scatter(x,y) # 创建以x和y为 横纵坐标的散点图
savefig('figure2_23.png',dpi=500); show()

折线图plot

一般用比较密集的折线图来绘制函数图形

import numpy as np
from matplotlib.pyplot import rc,plot,xlabel,savefig,ylabel,legend,show
x=np.linspace(0,2*np.pi,200)
y1=np.sin(x); y2=np.cos(pow(x,2))
rc('font',size=16); rc('text', usetex=True)  #调用tex字库
plot(x,y1,'r',label='$sin(x)$',linewidth=2)  #Latex格式显示公式
plot(x,y2,'b--',label='$cos(x^2)$')
xlabel('$x$'); ylabel('$y$',rotation=0) #设置x轴标签和y轴标签
savefig('figure2_38.png',dpi=500)
legend() #添加图例
show()

多窗口subplot

x=np.linspace(0,2*np.pi,200)
y1=np.sin(x); y2=np.cos(x); y3=np.sin(x*x)
rc('font',size=16); rc('text', usetex=True)  #调用tex字库
ax1=subplot(2,2,1)  #新建左上1号子窗口
ax1.plot(x,y1,'r',label='$sin(x)$') #画图
legend()  #添加图例
ax2=subplot(2,2,2)  #新建右上2号子窗口
ax2.plot(x,y2,'b--',label='$cos(x)$'); legend() 
ax3=subplot(2,1,2)  #新建两行、1列的下面子窗口
ax3.plot(x,y3,'k--',label='$sin(x^2)$'); legend(); 
savefig('figure2_39.png',dpi=500); show()

subplot中的三个参数含义为：

subplot(n , m , k) 将整个页面分为n行m列，选取第k个作为子窗口

3D折线图

先根据三元组生成一些点，然后连成线

from mpl_toolkits import mplot3d
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
ax=plt.axes(projection='3d')  #设置三维图形模式，并生成一个axes对象
z=np.linspace(0, 100, 1000) # z轴为基准轴
plt.rc("text",usetex=True)
## 设置X Y Z轴标签
ax.set_xlabel("$ X Label$")
ax.set_ylabel("$ Y Label$")
ax.set_zlabel("$ Z Label$")
x=np.sin(z)*z; y=np.cos(z)*z # 根据z来算出x和y
ax.plot3D(x, y, z, 'k') # 3D的plot
## x y z表示三个坐标轴的数据， 'k'则表示颜色为黑色
plt.savefig('figure2_40.png',dpi=500); plt.show()

3D面图/线图

创建网格型数据

X,Y=np.meshgrid(x, y) # 生成网格型数据
#将X和Y变为二维数据
## 等价于下面的代码
X = x + x.reshape(-1,1) * 0
Y = y.reshape(-1,1) + y * 0

使用plot_subplot来生成面图， 并用cmap来设置颜色映射

plot_surface用来生成面图， plot_wireframe则生成线图

x=np.linspace(-6,6,30)
y=np.linspace(-6,6,30)
X,Y=np.meshgrid(x, y) # 生成网格型数据
Z= np.sin(np.sqrt(X ** 2 + Y ** 2)) # 根据X和Y来获得Z
# 第一个窗口在左边
ax1=plt.subplot(1,2,1,projection='3d')
ax1.plot_surface(X, Y, Z,cmap='viridis')# cmap设置颜色映射，也就是染色方案
ax1.set_xlabel('x'); ax1.set_ylabel('y'); ax1.set_zlabel('z')
#第二个窗口在右边
ax2=plt.subplot(1,2,2,projection='3d'); 
ax2.plot_wireframe(X, Y, Z,color='c')
ax2.set_xlabel('x'); ax2.set_ylabel('y'); ax2.set_zlabel('z')
plt.savefig('figure2_41.png',dpi=500); plt.show()

等高线contour

z=np.loadtxt("Pdata2_42.txt")  #加载高程数据
x=np.arange(0,1500,100)
y=np.arange(1200,-10,-100)
contr=plt.contour(x,y,z); plt.clabel(contr)  #画等高线并标注
plt.xlabel('$x$'); plt.ylabel('$y$',rotation=0)
plt.savefig('figure2_42_1.png',dpi=500)
plt.show()

clabel是等高线的标注。

z中的数据是一个13行15列的矩阵，表示了x和y组成的各个点的高度信息

二维向量图quiver

x=linspace(0,15,11); y=linspace(0,10,12)
x,y=meshgrid(x,y)  #生成网格数据
v1=y*cos(x); v2=y*sin(x)
plt.quiver(x,y,v1,v2)
#x和y表示向量起点， v1 v2表示向量的方向
plt.savefig('figure2_43.png',dpi=500); plt.show()

饼图pie

a=pd.read_excel("Trade.xlsx")
a['year']=a.Date.dt.year  #添加交易年份字段
## dt.year表示按日期分割，选中其中的年
a['month']=a.Date.dt.month  #添加交易月份字段
## dt.month表示按日期分割，选中其中的月
rc('font',family='SimHei') #用来正常显示中文标签
ax1=subplot(2,3,1)   #建立第一个子图窗口
Class_Counts=a.Order_Class[a.year==2012].value_counts()
Class_Percent=Class_Counts/Class_Counts.sum()
ax1.set_aspect(aspect='equal')  #设置纵横轴比例相等
ax1.pie(Class_Percent,labels=Class_Percent.index,autopct="%.1f%%")  #添加格式化的百分比显示
ax1.set_title("2012年各等级订单比例")
show()

这篇关于Numpy Pandas Pyplot的基本使用的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

---