科学计算：Python 分析数据找问题，并图形化

对于记录的数据，如何用 Python 进行分析、或图形化呢？

本文将介绍 numpy, matplotlib, pandas, scipy 几个包，进行数据分析、与图形化。

准备环境

Python 环境建议用 Anaconda 发行版，下载地址：

• 官方: https://www.anaconda.com/products/individual#Downloads
• 清华源: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版，已经包含了众多流行的科学计算、数据分析的 Python 包。

能够 conda list 列出已有的包，会发现本文要介绍的几个包都有了：

$ conda list | grep numpy
numpy                     1.17.2           py37h99e6662_0

$ conda list | grep "matplot\|seaborn\|plotly"
matplotlib                3.1.1            py37h54f8f79_0
seaborn                   0.9.0                    py37_0

$ conda list | grep "pandas\|scipy"
pandas                    0.25.1           py37h0a44026_0
scipy                     1.3.1            py37h1410ff5_0

若是已有 Python 环境，那么 pip 安装一下它们：

pip install numpy matplotlib pandas scipy
# pypi 镜像: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/pypi/

本文环境为： Python 3.7.4 (Anaconda3-2019.10)

准备数据

本文假设了以下格式的数据 data0.txt :

id, data, timestamp
0, 55, 1592207702.688805
1, 41, 1592207702.783134
2, 57, 1592207702.883619
3, 59, 1592207702.980597
4, 58, 1592207703.08313
5, 41, 1592207703.183011
6, 52, 1592207703.281802
...

CSV 格式：逗号分隔，读写简单， Excel 可打开。

以后，咱们会一块儿达成以下几个目标：

• CSV 数据， numpy 读取与计算
• data 列数据， matplotlib 图形化
• data 列数据， scipy 插值，造成曲线
• timestamp 列数据， pandas 分析先后差值、每秒个数

numpy 读取数据

numpy 可用 loadtxt 直接读取 CSV 数据，

import numpy as np

# id, (data), timestamp
datas = np.loadtxt(p, dtype=np.int32, delimiter=",", skiprows=1, usecols=(1))

• dtype=np.int32: 数据类型 np.int32
• delimiter=",": 分隔符 ","
• skiprows=1: 跳过第 1 行
• usecols=(1): 读取第 1 列

若是读取多列，

# id, (data, timestamp)
dtype = {'names': ('data', 'timestamp'), 'formats': ('i4', 'f8')}
datas = np.loadtxt(path, dtype=dtype, delimiter=",", skiprows=1, usecols=(1, 2))

dtype 说明可见: https://numpy.org/devdocs/reference/arrays.dtypes.html

numpy 分析数据

numpy 计算均值、样本标准差：

# average
data_avg = np.mean(datas)
# data_avg = np.average(datas)

# standard deviation
# data_std = np.std(datas)
# sample standard deviation
data_std = np.std(datas, ddof=1)

print("  avg: {:.2f}, std: {:.2f}, sum: {}".format(
      data_avg, data_std, np.sum(datas)))

matplotlib 图形化

只需四行，就能图形化显示了：

import sys

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def _plot(path):
  print("Load: {}".format(path))
  # id, (data), timestamp
  datas = np.loadtxt(path, dtype=np.int32, delimiter=",", skiprows=1, usecols=(1))

  fig, ax = plt.subplots()
  ax.plot(range(len(datas)), datas, label=str(i))
  ax.legend()
  plt.show()

if __name__ == "__main__":
  if len(sys.argv) < 2:
    sys.exit("python data_plot.py *.txt")
  _plot(sys.argv[1])

ax.plot(x, y, ...) 横坐标 x 取的数据下标 range(len(datas)) 。

完整代码见文末 Gist 地址的 data_plot.py 。运行效果以下：

$ python data_plot.py data0.txt
Args
  nonzero: False
Load: data0.txt
  size: 20
  avg: 52.15, std: 8.57, sum: 1043

能够读取多个文件，一块儿显示：

$ python data_plot.py data*.txt
Args
  nonzero: False
Load: data0.txt
  size: 20
  avg: 52.15, std: 8.57, sum: 1043
Load: data1.txt
  size: 20
  avg: 53.35, std: 6.78, sum: 1067

scipy 对数据插值

x, y 两组数据，用 scipy 进行插值，平滑成曲线：

from scipy import interpolate

xnew = np.arange(xvalues[0], xvalues[-1], 0.01)
ynew = interpolate.interp1d(xvalues, yvalues, kind='cubic')

完整代码见文末 Gist 地址的 data_interp.py 。运行效果以下：

python data_interp.py data0.txt

matplotlib 图像化时如何配置、延迟、保存，可见代码与注释。

pandas 分析数据

这儿须要读取 timestamp 列数据，

# id, data, (timestamp)
stamps = np.loadtxt(path, dtype=np.float64, delimiter=",", skiprows=1, usecols=(2))

numpy 计算先后差值，

stamps_diff = np.diff(stamps)

pandas 统计每秒个数，

stamps_int = np.array(stamps, dtype='int')
stamps_int = stamps_int - stamps_int[0]
import pandas as pd
stamps_s = pd.Series(data=stamps_int)
stamps_s = stamps_s.value_counts(sort=False)

办法：把时间戳直接变整秒数，再 pandas 统计相同值。

完整代码见文末 Gist 地址的 stamp_diff.py 。运行效果以下：

python stamp_diff.py data0.txt

matplotlib 图形化时怎么显示多个图表，也可见代码。

结语

本文代码 Gist 地址: https://gist.github.com/ikuokuo/8629cc28079199c65e0eedb0d02a9e74