2 数据分析之Numpy模块（1）

Numpy

Numpy(Numerical Python的简称)是高性能科学计算和数据分析的基础包。它是咱们课程所介绍的其余高级工具的构建基础。

其部分功能以下：

1. ndarray, 一个具备复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组。
2. 对于整组数据进行快速的运算，无需编写循环。
3. 用于读写磁盘数据的工具以及用于操做内容映射文件的工具。
4. 用于集成由C, C++等语言编写的代码的工具。

Numpy自己并无提供那么多高级的数据分析功能，理解Numpy数组以及面向数组的计算将有助于咱们更加高效的使用pandas之类的工具。

建立数组 ndarray概述

Numpy最重要的一个特色就是其N纬数组对象(即ndarray),该对象是一个快速而灵活的大数据集容器。你能够利用这种数组对整块的数据执行一些数学运算。

ndarray是一个通用的同构数据多维容器，其中的全部元素必须是相同类型的。每一个数组都有一个shape(表示各维度大小的元组)和一个dtype(表示数组数据类型的对象):

咱们将会介绍Numpy数组的基本用法，虽说大多数数据分析工做不须要深刻理解Numpy，但精通面向数组的编程和思惟方式是成为Python科学计算牛人的一大关键步骤。

注意: 咱们将依照标准的Numpy约定，即老是使用import numpy as np. 固然你也能够为了避免写np,而直接在代码中使用from numpy import *, 可是建议你最好仍是不要养成这样的坏习惯。

在界面上的命令行操做

1. esc切换到命令模式,

2. 输入dd 删除当前单元格

3. a在当前单元格前面增长一个单元格

4. b在当前单元格后面增长一个单元格

建立ndarray

建立数组最简单的方法就是使用array函数。它接收一切序列型的对象（包括其余数组），而后产生一个新的含有传入数据的Numpy数组。

array函数建立数组

import numpy as np

 

建立一维数组

ndarray1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

ndarray1

查看数组的类型

ndarray1.dtype

查看数组的shape（看维数和数组的长度,一维的只显示数组的长度）

ndarray1.shape

　　

建立二维数组　

这里要用一个大列表，把里面的数组包起来　

ndarray2 = np.array([[1, 2, 3, 4], [2, 4, 6, 8]]) 

ndarray2

 

查看数组的shape　

　

查看数组的类型

ndarray2.dtype

建立一个字符数组

ndarray3 = np.array(list('abcdefg'))
ndarray3

　　

 查看数组的类型

ndarray3.dtype

　　

 查看数组的shape

ndarray3.shape

　　

 

zeros和zeros_like建立数组

它的类型是Float

用于建立数组，数组元素默认值是0. 注意:zeros_linke函数只是根据传入的ndarray数组的shape来建立全部元素为0的数组，并非拷贝源数组中的数据.

ndarray3 = np.zeros(5)
ndarray3

查看类型

ndarray3.dtype

zeros_like　　

ndarray4 = np.zeros((2, 2))

ndarray4[0][0] = 100

ndarray4

　　

like版本的函数表示按照参数的shape建立数组

ndarray5 = np.zeros_like(ndarray4)
ndarray5

　　

值并不和 ndarray4 的值同样，只是和它的维度和长度有关

ones和ones_like建立数组

用于建立全部元素都为1的数组.ones_like用法同zeros_like用法.

ndarray6 = np.ones([3, 3])

　　

np.ones_like(ndarray6)

　　

empty和empty_like建立数组

用于建立空数组，空数据中的值并不为0,而是未初始化的随机值(垃圾值)

ndarray6 = np.ones([3, 3])
ndarray6

empty_like的用法同上

ndarray7 =np.empty_like(ndarray6)
ndarray7

 eys建立对角矩阵数组

该函数用于建立一个N*N的矩阵，对角线为1，其他为0.　　

np.eye(5)

　　

arange建立数组

 arange函数是python内置函数range函数的数组版本.

#产生0-9共10个元素
ndarray8 = np.arange(10)
ndarray8

 

# 产生10 12 14 16 18, 2为step
ndarray9 = np.arange(10, 20, 2)
ndarray9

2.2 数据类型

咱们能够经过ndarray的dtype来打印数组中元素的类型. ndarray常见的数据类型以下:

ul 表示无符号正数，没有负数

类型	类型代码	说明
int八、uint8	i一、u1	有符号和无符号的8位(1个字节长度)整型
int1六、uint16	i二、u2	有符号和无符号的16位(2个字节长度)整型
int3二、uint32	i四、u4	有符号和无符号的32位(4个字节长度)整型
float16	f2	半精度浮点数
float32	f4或f	标准单精度浮点数
float64	f8或d	双精度浮点数
bool	?	布尔类型
object	O	Python对象类型
unicode_	U	固定长度的unicode类型，跟字符串定义方式同样

import numpy as np

ndarray1 = np.array([1, 2, 3, 4])
ndarray2 = np.array(list('abcdefg'))
ndarray3 = np.array([True, False, False, True])
class Person(object):
    pass
ndarray4 = np.array([Person(), Person(), Person()])

依次查看类型

ndarray1.dtype

使用astype函数转换数组类型

ndarray5 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 类型转换完毕返回新的数组
ndarray6 = ndarray5.astype(np.float32)

 

ndarray6.dtype

　　

ndarray7 = np.array([1.1, 2.2, 3.3, 4.4])
# 若是浮点数转换为整数，则小数部分将会被截断
ndarray8 = ndarray7.astype(np.int32)
ndarray8

　　

　

ndarray9 = np.array(['10', '20', '30', '40'])
# 若是某些字符串数组表示的全是数字，也能够用astype将其转换为数值类型
ndarray10 = ndarray9.astype(np.int32)
ndarray10 

　　

　

数组运算

快速切换到Markdown的快捷键  Esc +M 

不须要循环便可对数据进行批量运算，叫作矢量化运算. 不一样形状的数组之间的算数运算，叫作广播.　　

reshape()函数能够从新设置数组的shape　　

 

ndarray2= np.arange(9).reshape((3,3))
ndarray2

　　

数组和数字之间的运算(广播的形式挨个遍历)

ndarray3 = np.arange(10)
ndarray3+100

　　

 

ndarray3 * 10

　　

ndarray2+100

　　

数组还能够进行布尔运算 

ndarray1 = np.arange(10)
ndarray1>2

　　

　

1 np.random.randint(0, 10, 5) 随机产生5个0-10的元素

 

 np.random.randint(0, 10, 5)

 

　　

2 np.random.randint(0, 10, (3, 4)) 随机产生3行4列的元素

np.random.randint(0, 10, (3, 4))

　　

数组和数组运算

ndarray4 = np.random.randint(0, 10, 5)
ndarray4

　　

ndarray5 = np.random.randint(0, 10, 5)
ndarray5

　　

ndarray4 + ndarray5

　　

ndarray6 = np.random.randint(0, 10, (3, 4))
ndarray6

　　

ndarray7 = np.random.randint(0, 10, (3, 4))
ndarray7

　　

ndarray6+ndarray7

ndarray8 = np.random.randint(0, 10, 4)
ndarray8

　　

　　

ndarray6 + ndarray8

 

一维数组和多维数组进行想加是每一行，每一行进行广播想加

　　

数组索引和切片

Numpy数组的索引是一个内容丰富的主题，由于选取数据子集或单个元素的方式有不少。一维数组很简单。从表面上看，它们和Python列表的功能差很少。

 

数组索引和切片基本用法

ndarray1 = np.arange(25).reshape((5, 5))
ndarray1　　

　

获取二维数组的第一个元素（数组）

ndarray1[0]

　　

获取二维数组第一个元素的第二个元素

ndarray1[0][1]

　　

 获取二维数组的前三个元素(数组)

ndarray1[:3]

　　

 获取二维数组的前三个元素的前两个元素

ndarray1[:3][:2]

　　

获取二维数组的前三个元素，每一个元素从2开始切片

ndarray1[:3,2:]

　　

注意:

1. 当把一个数字值赋值给一个切片时，该值会自动传播到整个选区。跟列表的区别在于，数组切片是原始数组的视图，这意味着数据不会被赋值，视图上的任何修改都会直接反应到源数组上.
2. 你们可能对此感到不解，因为Numpy被设计的目的是处理大数据，若是Numpy将数据复制来复制去的话会产生何等的性能和内存问题.
3. 若是要获得一个切片副本的话，必须显式进行复制操做.

数组花式索引

ndarray2 = np.empty((8,8))

for val in range(8):
    ndarray2[val]= np.arange(val,val+8)

ndarray2

　　

获取指定下标元素的集合

ndarray2[[1,3,5]]

　　

获取筛选后的1,2元素

ndarray2[[1,3,5]][[1,2]]

获取筛选后每一个元素的第0个元素

ndarray2[[1,3,5],0]

　　

获取筛选后每一个元素，从下标0开始切片到2

ndarray2[[1,3,5],:2]

　　

获取每一个元素的指定的元素　　

ndarray2[[1,3,5],[0,1,2]]

　　

布尔型索引

# 获取一个随机3行4列的数组
country_data = np.random.randint(1000,10000,(4,3))
country_data

　　

添加行索引

country_index = np.array(['中国','美国','德国','法国'])

country_index 

　　

country_index == '美国'

　　

# 也就是一个数组里面又嵌套了一个数组
country_data[country_index == '美国']

　　

添加列索引

country_col=np.array(['经济','军事','人口'])

 

# 先计算军事这个元素在数组中第几个位置
np.argwhere(country_col == '军事')

取出这个位置

np.argwhere(country_col == '军事')[0][0]

获取法国的人口

country_data[country_index == '法国'][0][np.argwhere(country_col == '人口')[0][0]]

　　

　　

查看元素在数组中的第几个位置　　

np.argwhere（条件）

 

np.argwhere(country_data == 8377)

　　

布尔类型数组跟切片、整数混合使用

names = np.array(['aaa', 'bbb', 'ccc', 'ddd', 'eee', 'fff', 'ggg'])
data = np.arange(35).reshape((7, 5))

data

　　

ret1 = data[names == 'ccc']
ret1

　　

 布尔类型数组和整数混合使用

ret2= data[names == 'ccc', 2]
ret2

　　

布尔类型数组和切片混合使用

ret3= data[names == 'ccc', 1:]
ret3

　　

使用不等于!=，使用(~)对条件否认

ret1 = data[names != 'ccc']
ret1

　　

ret2 = data[~(names == 'ccc')]
ret2

　　

ret3 = data[~(names > 'ccc')]
ret3

　　

使用&(和)、|(或)组合多个布尔条件

ret1 = data[(names == 'aaa') | (names == 'ccc')]
ret1

　　

ret2 = data[(names > 'ddd') | (names == 'aaa')]
ret2

　　

ret3 = data[(names < 'eee') & (names > 'bbb') ]
ret3

　　

使用布尔类型数组设置值是一种常常用到的手段

ndarray1 = np.arange(5)
ndarray2 = np.arange(16).reshape((4, 4))
names = np.array(['aaa', 'bbb', 'ccc', 'ddd'])

将数组ndarray1中全部大于2的元素设置成666　　

ndarray1[ndarray1 > 2] = 666
ndarray1

　　

将ndarray2的aaa这一行全部的元素设置为0

ndarray2[names == 'aaa'] = 0
ndarray2

　　

将ndarray2的bbb这一行2位置日后全部的元素设置为1

ndarray2[names == 'bbb', 2:] = 1
ndarray2

　　

将ndarray2的ccc ddd这2行全部的元素设置为2

ndarray2[(names == 'ccc') | (names == 'ddd')] = 2
ndarray2

　　

zip 函数的使用

zip([列表1],[列表2])用法，拿列表中1的值，在拿列表2中的值，进行一一对应 

for a,b in zip([ True,  True, False,  True,  True,  True,  True],data):
    print(a,b)

　　

# 只取为真的值
for a,b in zip([ True,  True, False,  True,  True,  True,  True],data):
    if a:
        print(a,b)

　　

 np.where用法

np.where()函数的使用-----------> np.where(条件，知足条件是什么值，不知足条件是什么值)

ndarray1 = np.random.randint(-10, 10, (5, 5))
ndarray1

　　

把数组中小于0的值改成100

np.where(ndarray1<0,100,ndarray1)

　　

将数组中大于-3小于3的值改成100

np.where(ndarray1>-3,np.where(ndarray1<3,100,ndarray1),ndarray1)