Python數據分析

Chaz 發布于2019-07-30 14:33 / 2759人閱讀

摘要：為了解決這一矛盾，同時擴充數據類型，以下簡稱就應運而生了。在數據分析大數據機器學習，神經網絡方面都可以看到的身影。元素查找有以下列表我們可以使用庫進行信息提取除此之外，我們還可以定義一個函數這樣，將會使用中的數以的返回值作為判斷依據。

前面

Python作為一種弱類型語言，雖身帶高效開發的BUFF，但同時也有著不出眾的運行性能。由于數據類型的判斷是在解釋器內部進行，所以對于每一個變量操作后都要重新判斷數據類型，這勢必增加解釋器的負擔。為了解決這一矛盾，同時擴充Python數據類型，numpy（以下簡稱np）就應運而生了。np不僅提供了諸如整數數組，線性方程、矩陣的相關數據類型，還可以進行一系列的操作運算，同時由于底層代碼用C編寫的，所以運行起來性能也不錯。在數據分析、大數據、機器學習，神經網絡方面都可以看到np的身影。在學習np之前，先來補充python的其它常用數據技巧：

數組解壓

>>>list1 = [1,2,3,4,["a","b","c"]]
>>>var1, var2, var3, var4, vars1 = list1
1 2 3 4 ["a", "b", "c", "d"]

通過上面這種方法可以使用多個變量去接收一個list（或者tuple）結構。
當然，我們知道Python可以使用星號+變量名來將多出的元素保存到一個元組中：

>>>*vars1, var1 = list
>>>vars1, var1
([1, 2, 3, 4], ["a", "b", "c", "d"])

可以看出使用星號后，只會為list最后幾個元素保留，其它元素都歸星號的元素接收，以下寫法更加明顯：

>>>var1,*vars1 = list1
>>>var1,*vars1
(1, 2, 3, 4, ["a", "b", "c", "d"])

繼續多分配幾個數組：

>>>var1,var2,var3,*vars1 = list1
>>>var1,var2,var3,vars1
(1, 2, 3, [4, ["a", "b", "c", "d"]])

可以看出星號所包含的變量總會在最后被分配。
這個方法有什么實用意義呢，比如有以下字符串：

"By777:20:Python:Linux:Web"

可以使用上面的方式來提取有用的信息：

>>>str = "By777:20:Python:Linux:Web"
>>>name, age, *tools = str.split(":")

定長列表

定長列表常常用來處理消息隊列，作用類似于棧，我們可以使用下面方式來很方便的使用消息隊列：

>>>from collections import deque

deque可以看作list的加強版本，可以設置最大長度：

>>>d = deque(maxlen=10)
>>>for i in range(12):d.append(i)
>>>d
deque([2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11])

可以看出第11個元素將第一個元素1壓了出去。
當然我們還可以使用appendleft方法逆向壓入構建逆序。

元素查找

有以下列表：

>>>list2 =list(range(5))
>>>list2
[0, 1, 2, 3, 4]

我們可以使用heapq庫進行信息提取：

>>>import heapq
>>>heapq.nlargest(3,list2)
[4, 3, 2]

除此之外，我們還可以定義一個函數：

>>>def myfun(c):
>>>if c>50:
>>>    return c**0.5
>>>return c
>>>heapq.nlargest(2,list2,key=myfun)
[4, 3]

這樣，將會使用list中的數以key的返回值作為判斷依據。

多值映射

>>>from collections import defaultdict
>>>d = defaultdict(list)
>>>d
defaultdir(list,{})

這樣我們就構建了一個默認的key對應values默認為list類型的字典
那么我們就可以繼續進行賦值操作：

 >>>d["a"].append(1)
 >>>d
defaultdict(list, {"a": [1]})
……
>>>d
defaultdict(list, {"a": [1, 1, 2]})

同樣，也可以定義為set類型：

>>>d_set = defaultdict(set, {})
>>>d_set["a"].add(1)
 >>>d_set
 defaultdict(set, {"a": {1}})

有序字典

>>>from collections import OrderedDict

使用有序字典的好處是的鍵值的順序是按照添加的順序進行的：

>>>od = OrderedDict()
>>>od["a"] = 1
>>>od["c"] = 3
>>>od["d"] = 2
>>>od
OrderedDict([("a", 1), ("c", 3), ("d", 2)])

如果使用默認字典對比明顯：

>>>d = {}
 >>>d["a"] = 1
 >>>d["c"] = 2
 >>>d["b"] = 3
 >>>d
{"a": 1, "b": 3, "c": 2}

字典運算

Python原生字典是可以進行諸如+、-、&、min、zip等運算的：
但是原生字典和OrderedDict不能直接運算：

>>>d_cm -od
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
 in ()
----> 1 d_cm -od
TypeError: unsupported operand type(s) for -: "dict" and "collections.OrderedDict"

我們要使用items方法：

>>>d_cm.items() - od.items()#只存在與d_cm不存在與od的元素
{("bar", 2), ("foo", 1), ("script", 3), ("test", 4)}
>>>d_cm.keys() & od.keys()

此外，還有一下操作：

>>>d_cm = {"bar":2,"foo":1,"script":3}
>>>min(d_cm,key=lambda k:d_cm[k])#需要通過函數
"foo"
>>>sorted (d_cm,key=lambda k
["foo", "bar", "script"]
>>>min(zip(d_cm.values(),d_cm.keys()))
(1, "foo")

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