pandas(day6 图表)

一. 计算效率

1. 测量代码运行时间 %%time %%timeit

单纯计算 代码块执行的时长
%%time
_sum(np.arange(6))
CPU times: total: 0 ns
Wall time: 1.66 ms用于多次运行代码块并计算平均执行时间
%%timeit
_sum(np.arange(6))738 ns ± 10.7 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1,000,000 loops each)

2. 装饰器 @nb.jit (import numba as nb) (提高执行的速度)

这个函数接受一个可迭代对象 x，并返回其所有元素的总和。
通过使用 @nb.jit(nopython=True) 装饰器，
函数将在 Numba 中被编译为机器码，以提高执行速度。@nb.jit(nopython = True)
def _sum(x):result = 0for i in x:result += ireturn result _sum(np.arange(100))

3. 闭包

在一个函数内部定义了另一个函数，并且这个内部函数引用了外部函数的局部变量
简单说就是函数下嵌套一个函数

这里的outer 返回 inner 函数，然后 inner再当调用 outer("yx") 时，它会返回一个函数 inner，并且这个 inner 函数中的 x 被设定为 "yx"。
但是，inner 函数并不会立即执行，而是被返回给调用者。我们将返回的函数赋值给变量 func。
此时，func 实际上是一个函数，即 inner 函数。def outer(x):def inner(y):return x +  " like "+ yreturn innerfunc = outer("yx")
func("apple")结果是  yx  like apple

3.1 闭包和装饰器的结合


def outer(func):def inner(y):x = "吴雨龙"return func(x + "吃" + y)return inner@outer     #outer(my_func)
def my_func(text):return textresult = my_func("苹果")
print(result)  # 输出：吴雨龙吃苹果解释: @outer 装饰器 相当于把 my_func(苹果)整体 传给了 outer,
所以 outer(my_func(苹果))  -- inner(苹果)--

4. swifter 提高并行处理能力

通过 switer 可以提升 并行处理能力
import swifter 
df.swifter.apply(lambda x : x["数量"] * x["单价"],axis=1)

5. pandarallel

from pandarallel import pandarallelpandarallel.initialize(nb_workers=8)
初始化 Pandarallel 库，设置并行处理的工作线程数为 8。
这意味着在后续的 Pandas 操作中，可以同时使用多达 8 个工作线程来并行处理数据，
以提高数据处理速度。df.parallel_apply(np.sum,axis=1)
parallel_apply 函数会在多个工作线程上并行应用 np.sum 函数到数据框的每一行上，从而加速了计算过程。

二. 快速构图

1. np.linspace() 创建等间隔数组

用于创建等间隔的一维数组（向量）
np.linspace(1,10,num=20,endpoint=False)  
'''
array([1.  , 1.45, 1.9 , 2.35, 2.8 , 3.25, 3.7 , 4.15, 4.6 , 5.05, 5.5 ,5.95, 6.4 , 6.85, 7.3 , 7.75, 8.2 , 8.65, 9.1 , 9.55])
'''
闭区间  endpoint可以控制区间类型start  end ,  endpoint = True  区间是闭区间

2. 建立 x,y 轴. X大写, y 小写

import scipy.stats as stats
使用 stats 来执行各种统计分析，比如计算均值、方差、概率密度函数、累积分布函数

# y = f(x)
X = np.linspace(-5,5,200)#概率密度函数  均值=中位数=众数=0   标准差=1
y = stats.norm.pdf(X) / np.max(stats.norm.pdf(X))

3. 线型图的绘制

3.1 需要的库

from matplotlib import pyplot as plt  #画图层
from matplotlib import style
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
import scipy.stats as stats

3.2 配置图的大小颜色字体等

获取所有的背景主题
print(style.available)#配置
style.use("fivethirtyeight")  #颜色主题plt.rcParams["figure.figsize"] = (10,6.18) # 尺寸大小 单位是英寸plt.rcParams["figure.dpi"] = 100   #清晰度plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]  #微软黑体字plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False   #调控负号问题

3.3 画图

线形图
plt.plot(X,y,label="PDF") label 是标签plt.fill(X,y,alpha=0.5) #透明度 y1 = stats.norm.cdf(X)  #累积分布函数plt.plot(X,y1,label="CDF")  plt.legend()  # 添加图例，就是说明那条线是哪一个刻度控制
plt.xticks(np.arange(-5,6)) #np.arange() 是左闭右开的  
plt.yticks(np.arange(0,11)/10)刻度轴标题
plt.xlabel("x的标题",fontsize=15)
plt.ylabel("y的标题",fontsize=15,c="red")注释部分
plt.text(-3.5,0.7,"我是注释")去除背景
plt.grid()保存图形
plt.savefig("./demo.png",dpi=100)

4.点线面控制

%matplotlib inline
X = np.linspace(-5,5,20)y = np.sin(X)'''
ls : 线的样式 - 实线  -- 虚线  : 虚线  -.感叹线
lw : 线宽
marker : 点样式 o s D d x X 
markersize : 点大小
markerfacecolor : 面的颜色
markeredgecolor : 边缘颜色
'''
plt.plot(X,y,ls=":",lw=1,marker="X",markersize=20,markerfacecolor="white",markeredgecolor="orange")标记数据for a,b in list(zip(X,y)):plt.text(a-0.15,b-0.01,s=round(b,2),fontsize=10,color="#ff00005f")s = : s后面写的是你要标记的数据

4.柱状图


#不要使用 数字以外 的数据作为轴plt.bar(np.arange(data.index.size),data.金额,width=.4) 画图的时候 ,x轴使用的  城市的 下标xticks 可以执行映射  把数字部分 替换程  文字部分
plt.xticks(np.arange(data.index.size),data.index,rotation=90)
rotation 是把横坐标 字进行转动for a,b in list(zip(np.arange(data.index.size),data.金额)):plt.text(a-.1,b,b,rotation=90)这里的 zip(np.arange(data.index.size) 是因为 直接使用 文字作为横坐标
下面不能 调整 他的位置，因为不能对齐进行加减

空画布画法：

针对某一个画布时：要用set_xticks

plt.figure(figsize=(20,6))
#不要使用 数字以外 的数据作为轴#1.生成一个空画布
axes1 = plt.gca()#2.把金额的柱状图绘制在 画布1
axes1.bar(np.arange(data.index.size),data.金额,width=.4,color='r',label="销售额")  #画图的时候 ,x轴使用的  城市的 下标#3. 公用一条轴
axes2 = axes1.twinx()   #返回画布2# +.4 偏移图形
axes2.bar(np.arange(data.index.size)+.4,data.数量,width=.4,label="销量")#xticks 可以执行映射  把数字部分 替换程  文字部分
axes1.set_xticks(np.arange(data.index.size),data.index,rotation=90)for a,b in list(zip(np.arange(data.index.size),data.金额)):axes1.text(a-.1,b,b,rotation=90)for a,b in list(zip(np.arange(data.index.size),data.数量)):axes2.text(a+.25,b,b,rotation=90)axes1.grid(False)
axes2.grid(False)#调节legend的位置
axes1.legend(loc=[0,1])  # 当前的 1 比例是整个画布的长度或宽度比例
axes2.legend(loc=[0.1,1])

5.多图组合

#1.先设置空画布axes1 = plt.gca()#2.在空画布当中绘制图形  ,x轴 最好使用 索引
inds = np.arange(data.index.size)axes1.bar(inds,data.金额,color="purple",label="销售额")#3.将x轴进行映射
axes1.set_xticks(inds,data.index,rotation=90,fontsize=10)#4.设置共轴axes2 = axes1.twinx()axes2.plot(inds,data.数量,color="orange",alpha=0.8,ls="--",lw=1.5,marker="o",markerfacecolor="b",label="销量")#5.设置y轴的标签
axes1.set_ylabel("销售额(元)")axes2.set_ylabel("销量(件)")#6.设置图例
axes1.legend(loc=[0,1.1])
axes2.legend(loc=[0,1.04])axes1.grid(False)

6. 直方图

pd.cut(d,bins=10)  分箱
plt.hist(d,bins=10)

7. 饼图

import seaborn as sns   颜色调色板
sns.palplot(sns.color_palette("hls",10)) 设置的颜色#获取最大值索引
mi = da.金额.reset_index(drop=True).idxmax()
#飞离效果 数组生成
ex = np.zeros(da.shape[0])
ex[mi]=0.1a = plt.pie(da.金额,labels=da.index,colors = sns.color_palette("hls",da.shape[0]),autopct="%.2f%%",  # 计算每块的比例explode = ex,       # 分离效果wedgeprops={"width":.4},  # 宽带边缘属性pctdistance=0.75,          # 就是调整比例数值位置textprops={"fontsize":10,"color":"k"} #比例数字属性
)plt.legend(labels=[f"{a}={b}元" for a,b in  zip(da.index,da.金额)],loc=[0,-.4],ncol=2)

8. 旭日图

plt.pie(total.金额,colors = sns.color_palette("summer",total.shape[0]),autopct="%.2f%%",radius=0.5, #半径
)a = plt.pie(tmp.金额,labels=tmp.省份,colors = sns.color_palette("summer",tmp.shape[0]),explode=np.full(tmp.shape[0],0.01),wedgeprops={"width":.4},pctdistance=0.75,textprops={"fontsize":10,"color":"k"}
)plt.text(0.1,0.1,"中国")# plt.text(0.1,-0.1,"日本")