数据分析 | NumPy

NumPy，全称是 Numerical Python，它是目前 Python 数值计算中最重要的基础模块。NumPy 是针对多维数组的一个科学计算模块，这个模块封装了很多数组类型的常用操作。

使用numpy来创建数组

import numpy as npdata = np.array([1, 2, 3])
print(data)
# 输出：[1 2 3]
print(type(data))
# 输出：<class 'numpy.ndarray'>

除了使用 np.array() 方法来创建一个多维数组，numpy 还提供了两个实用的方法——np.ones() 和 np.zeros()，分别生成元素全为 1 和 0 的多维数组。

ones = np.ones(3)
print(ones)
# 输出：[1. 1. 1.]zeros = np.zeros(3)
print(zeros)
# 输出：[0. 0. 0.]

np.ones() 和 np.zeros() 的参数用于指定生成的多维数组里有多少个元素。
并且生成出来的不是 1 和 0，而是 1. 和 0.。这是因为默认生成的是浮点数，numpy 会省略小数点后的 0，因此 1.0 和 0.0 变成了 1. 和 0.。

如果想要生成整数的话，可以传入 dtype 参数来指定类型：

ones = np.ones(3, dtype='int')
print(ones)
# 输出：[1 1 1]
zeros = np.zeros(3, dtype='int')
print(zeros)
# 输出：[0 0 0]

数组的加减乘除：

列表间只有加法操作，作用是将两个列表的元素合并在一起。而多维数组间可以进行加减乘除的四则运算，运算规则也很简单：将两个数组中对应位置的元素一一进行运算。

两个多维数组的形状必须一致才能进行四则运算

data = np.array([1, 2])
ones = np.ones(2)
print(data + ones)
# 输出：[2. 3.]

除了多维数组间的四则运算，多维数组直接和数字进行计算的方式也很常用

data = np.array([1, 2])
print(data + 1)
# 输出：[2 3]

上述效果用列表来实现也是可以的

data = []
for i in [1, 2]:data.append(i + 1)
print(data)
# 输出：[2, 3]

用列表就必须用到循环，而 numpy 中这种不用编写循环就可以对数据进行批量运算的方式叫做 矢量化。numpy 中的矢量化操作把内部循环委托给高度优化的 C 和 Fortran 函数，从而实现更清晰，更快速的 Python 代码。

多维数组：

一维数组只有行，二维数组相比一维数组多了列这个维度，而三维数组则类似多个二维数组堆叠在一起，形如一个立方体。

将单层嵌套列表传入 np.array() 方法创建一个二维数组：

# 单层嵌套列表
nested_list = [[1, 2], [3, 4]]
print(nested_list)
# 输出：[[1, 2], [3, 4]]# 二维数组
data = np.array(nested_list)
print(data)
# 输出：
# [[1 2]
#  [3 4]]

通过嵌套列表创建的二维数组也是用空格分隔的，并且分成了两行。列表中的第一个元素 [1, 2] 在第一行，第二个元素 [3, 4] 在第二行。

ones() 和 zeros() 方法同样也能快速创建元素全为 1 和 0 的二维数组。

创建二维数组要传入一个包含行和列信息的元组。比如：np.ones((m, n)) 表示创建一个 m 行 n 列且元素全为 1 的二维数组。

ones = np.ones((3, 2))
print(ones)
# 输出：
# [[1. 1.]
#  [1. 1.]
#  [1. 1.]]zeros = np.zeros((3, 2))
print(zeros)
# 输出：
# [[0. 0.]
#  [0. 0.]
#  [0. 0.]]

多维数组的属性：

ndim：多维数组维度的个数。例如：二维数组的 ndim 为 2；
shape：多维数组的形状。它是一个元组，每个元素分别表示每个维度中数组的长度。对于 m 行和 n 列的的数组，它的 shape 将是 (m, n)。因此，shape 元组的长度（元素个数）就是 ndim 的值；
size：多维数组中所有元素的个数。shape 元组中每个元素的乘积就是 size 的值；
dtype：多维数组中元素的类型。

data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])print('ndim:', data.ndim)
print('shape:', data.shape)
print('size:', data.size)
print('dtype:', data.dtype)
# 输出：
# ndim: 2
# shape: (2, 3)
# size: 6
# dtype: int64

int64 是 numpy 提供的类型，表示 64 位的整数。

二维数组的通用方法：

通过 axis 参数可以指定计算方向

data = np.array([[1, 2], [5, 3], [4, 6]])# 不指定 axis
print(data.max())
# 输出：6# axis=0
print(data.max(axis=0))
# 输出：[5 6]# axis=1
print(data.max(axis=1))
# 输出：[2 5 6]

二维数组的索引和分片：

二维数组的索引和分片同样和一维数组类似，只是在行索引的基础上再加上列索引。形如 data[m, n]，其中 data 是二维数组，m 是行索引或分片，n 是列索引或分片。
那么，data[0, 1] 就表示获取 data 中第一行第二列的元素。如果省略第二个参数 n 的话表示获取所有列，data[0] 就表示获取整个第一行，相当于 data[0, :]。
如果想要获取第一列则可以写成 data[:,0]；如果想获取 2、3 两行可以写成 data[1:3]，相当于 data[1:3, :]。

data = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])print(data[0, 1])
# 输出：2print(data[:, 0])
# 输出：[1 3 5]print(data[1:3])
# 输出：
# [[3 4]
#  [5 6]]

numpy 中的高级索引：

布尔索引：

data = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
print(data > 3)
#输出：[[False False]
#     [False  True]
#    [ True  True]]
print(data[data>3])
#输出：[4 5 6]
# 大于 3 并且小于 5
print(data[(data>3) & (data<5)])
#输出：[4]
# 大于 3 或者小于 2
print(data[(data > 3) | (data < 2)])
# 输出：[1 4 5 6]
# 大于 3 或者不小于 2（即大于等于 2）
print(data[(data > 3) | ~(data < 2)])
# 输出：[2 3 4 5 6]
# 等于 3
print(data[data == 3])
# 输出：[3]
# 不等于 3
print(data[data != 3])
# 输出：[1 2 4 5 6]

and 改用 &，or 改用 |，not 改用 ~，并且每个条件要用括号括起来。

实用方法：

arange() 方法：

numpy 中的 arange() 方法和 Python 中的 range() 用法类似，不同之处在于 arange() 方法生成的是数组，而 range() 方法生成的是 range 类型的序列。

# 生成 1-9 的数组
print(np.arange(1, 10))
# 输出：[1 2 3 4 5 6 7 8 9]# 生成 0-9 的数组
print(np.arange(10))
# 输出：[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]# 生成 1-9 的数组，步长为 2
print(np.arange(1, 10, 2))
# 输出：[1 3 5 7 9]

随机方法：

numpy 中的 np.random.rand() 方法和 Python 中 random.random() 方法类似，都是生成 [0, 1) 之间的随机小数。不同的是，numpy 中的 np.random.rand() 方法可以生成多个 [0, 1) 之间的随机小数，只需我们传入要生成的随机数组的形状（shape）即可。

# 不传参数时
print(np.random.rand())
# 输出：0.1392571183916036# 传入一个参数时
print(np.random.rand(3))
# 输出：[0.7987698  0.52115291 0.70452156]# 传入多个参数时
print(np.random.rand(2, 3))
# 输出：
# [[0.08539006 0.97878203 0.23976172]
#  [0.34301963 0.48388704 0.63304024]]

numpy 中的 np.random.randint() 方法和 Python 中的 random.randint() 类似，

不同之处在于，random.randint(m, n) 生成的是 [m, n] 之间的整数，

而 np.random.randint(m, n) 生成的是 [m, n) 之间的整数。

# 不传入形状时
print(np.random.randint(0, 5))
# 输出：3# 形状为一维数组时
print(np.random.randint(0, 5, 3))
# 输出：[4 0 1]# 形状为二维数组时
print(np.random.randint(0, 5, (2, 3)))
# 输出：
# [[0 2 1]
#  [4 2 0]]

genfromtxt() 方法：

genfromtxt() 方法用于文件的读取。

genfromtxt() 方法常用的参数有两个，分别是数据源和分隔符。假设我们要用 numpy 读取一个以逗号分隔的 CSV 文件，可以这样写：

data = np.genfromtxt('data.csv', delimiter=',')

第一个参数是数据源，可以是本地文件的路径，也可以是网络文件的地址。delimiter 参数用于指定分隔符，CSV 文件一般是用逗号作为分隔符，当遇到其他符号分隔的文件时，用 delimiter 参数进行指定即可。

genfromtxt() 方法的返回值是一个多维数组。

索引：

numpy 中多维数组的索引也是从 0 开始，以多维数组的长度减 1 结束，可以直接使用 data[-1] 获取数组中的最后一个元素。写法也和列表索引一样：

data = np.array([1, 2, 3])
print(data[0])
# 输出：1
print(data[-1])
# 输出：3

分片：

多维数组的分片和列表的分片也是基本类似的，形如 data[m:n]。分片是左闭右开区间，即包含 m 不包含 n，也就是获取索引为 m 到 n-1 之间的元素（包含 m 和 n-1）。

data = np.array([1, 2, 3])
print(data[0:2])  # 获取索引为 0 和 1 的元素
# 输出：[1 2]

多维数组也同样支持反向索引分片，使用 data[-3:-1] 也同样能得到 [1 2]。

在列表分片时，冒号前后的值是可以省略的。省略后冒号前默认为 0，冒号后默认为列表的长度。这同样适用于多维数组，所以通过冒号前后值的省略，有如下分片小技巧：

data = np.array([1, 2, 3])
# 获取前 2 个元素
print(data[:2])
# 输出：[1 2]# 获取后 2 个元素
print(data[-2:])
# 输出：[2 3]# 获取所有元素
print(data[:])
# 输出：[1 2 3]

注意：列表分片是将分片后的数据复制了一份，而多维数组的分片则是返回原数据其中的一块，并没有复制数据。

因此，对列表分片后的数据进行更改不会影响原数据，但对多维数组分片后的数据进行更改会影响到原数据。

# 列表
lst_data = [1, 2, 3]
lst_data2 = lst_data[:]
lst_data2[0] = 6
print(lst_data)
# 输出：[1, 2, 3]# 多维数组
arr_data = np.array([1, 2, 3])
arr_data2 = arr_data[:]
arr_data2[0] = 6
print(arr_data)
# 输出：[6 2 3]

numpy 设计的目的是处理大数据，所以，numpy 中的切片默认不会复制一份副本，而是返回原数据中的一块，被称为视图（View）。如果想要得到一份副本，则需要手动调用 copy() 方法进行复制，例如：arr_data[:].copy()。

分片支持传入第三个参数——步长（分片时每隔几个数据取一次值，步长的默认值为 1）

data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
print(data[::2])  # 省略前两个参数
# 输出：[1 3 5]

上述例子中省略了前两个参数，默认为 0 和 6，步长为 2。所以 data[::2] 等价于 data[0:6:2]，作用是索引在 0 到 5 之间的元素，且索引每次加 2。最终将得到索引为 0、2、4 的元素，结果为 [1 3 5]。

当步长为负数时，会将顺序反转。

data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
print(data[::-1])  # 省略前两个参数
# 输出：[6 5 4 3 2 1]

可以利用这个特性来实现列表或多维数组的快速反转。

numpy的方法

求平均值的 mean() 方法，最大值的 max() 方法、求最小值的 min() 方法、求和的 sum() 方法

求中位数的median()方法，求极差的ptp()方法，求标准差的std()方法，求方差的var()方法

import numpy as npdata = np.array([4, 2, 3, 7])
print(np.mean(data))
#输出：4.0
print(np.median(data))
#输出：3.5
print(np.min(data))
#输出：2
print(np.max(data))
#输出：7
print(np.ptp(data))
#输出：5
print(np.std(data))
#输出：1.8708286933869707
print(np.var(data))
#输出：3.5