Python數(shù)據(jù)分析

Shimmer 發(fā)布于2019-07-30 14:53 / 1939人閱讀

摘要：從本博客開(kāi)始，將系統(tǒng)的學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)分析的六大模塊，有關(guān)的基礎(chǔ)知識(shí)，可以看我的博客。專(zhuān)為進(jìn)行嚴(yán)格的數(shù)字處理而產(chǎn)生。在實(shí)現(xiàn)一個(gè)程序之前，值得檢查下所需的數(shù)據(jù)處理方式是否已經(jīng)在中存在了。積分六官網(wǎng)為了解決數(shù)據(jù)分析而創(chuàng)建的庫(kù)。

從本博客開(kāi)始，將系統(tǒng)的學(xué)習(xí)Python的數(shù)據(jù)分析的六大模塊numpy、scipy、matplotlib、pandas、scikit-learn、keras，有關(guān)Python的基礎(chǔ)知識(shí)，可以看我的博客 http://digtime.cn/。

一、概念

python特點(diǎn)：簡(jiǎn)潔，開(kāi)發(fā)效率高，運(yùn)算速度慢，膠水特性
主要有三點(diǎn)：統(tǒng)計(jì)分析方法，提取有用的信息，研究、概括、總結(jié)。
數(shù)據(jù)分析六大模塊：numpy、scipy、matplotlib、pandas、scikit-learn、keras

numpy：數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)

scipy：強(qiáng)大的科學(xué)計(jì)算方法（矩陣分析、信號(hào)分析、數(shù)理分析...）

matplotlib：豐富的可視化套件

pandas：基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析套件

scikit-learn：強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析建模塊

keras：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

二、Python環(huán)境安裝 1、Anaconda集成包環(huán)境安裝

要利用Python進(jìn)行科學(xué)計(jì)算，就需要一一安裝所需的模塊，而這些模塊可能又依賴(lài)于其它的軟件包或庫(kù)，因而安裝和使用起來(lái)相對(duì)麻煩。幸好有人專(zhuān)門(mén)在做這一類(lèi)事情，將科學(xué)計(jì)算所需要的模塊都編譯好，然后打包以發(fā)行版的形式供用戶使用，Anaconda就是其中一個(gè)常用的科學(xué)計(jì)算發(fā)行版。

安裝完anaconda，就相當(dāng)于安裝了Python、IPython、集成開(kāi)發(fā)環(huán)境Spyder、一些包等等。

對(duì)于Mac、Linux系統(tǒng)，Anaconda安裝好后，實(shí)際上就是在主目錄下多了個(gè)文件夾（~/anaconda）而已，Windows會(huì)寫(xiě)入注冊(cè)表。安裝時(shí)，安裝程序會(huì)把bin目錄加入PATH（Linux/Mac寫(xiě)入~/.bashrc，Windows添加到系統(tǒng)變量PATH），這些操作也完全可以自己完成。以Linux/Mac為例，安裝完成后設(shè)置PATH的操作是

# 將anaconda的bin目錄加入PATH，根據(jù)版本不同，也可能是~/anaconda3/bin
echo "export PATH="~/anaconda2/bin:$PATH"" >> ~/.bashrc

# 更新bashrc以立即生效
source ~/.bashrc

MAC環(huán)境變量設(shè)置：

? export PATH=~/anaconda2/bin:$PATH
? conda -V
conda 4.3.30

配置好PATH后，可以通過(guò) which conda 或 conda --version 命令檢查是否正確。假如安裝的是Python 2.7對(duì)應(yīng)的版本，運(yùn)行python --version或 python -V 可以得到Python 2.7.12 :: Anaconda 4.1.1 (64-bit)，也說(shuō)明該發(fā)行版默認(rèn)的環(huán)境是Python 2.7。

在終端執(zhí)行 conda list可查看安裝了哪些包:

Conda的包管理就比較好理解了，這部分功能與pip類(lèi)似。

2、設(shè)置編輯器環(huán)境和模板

我的編輯器使用的是 Pycharm，可以給其設(shè)置開(kāi)發(fā)環(huán)境和模板，進(jìn)行快速開(kāi)發(fā)。

Anaconda 設(shè)置：

固定模板設(shè)置：

# -*- coding:utf-8 -*-
"""
@author:Corwien
@file:${NAME}.py
@time:${DATE}${TIME}
"""

三、numpy

NumPy（Numeric Python）系統(tǒng)是Python的一種開(kāi)源的數(shù)值計(jì)算擴(kuò)展。這種工具可用來(lái)存儲(chǔ)和處理大型矩陣，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)結(jié)構(gòu)要高效的多（該結(jié)構(gòu)也可以用來(lái)表示矩陣（matrix））。據(jù)說(shuō)NumPy將Python相當(dāng)于變成一種免費(fèi)的更強(qiáng)大的MatLab系統(tǒng)。

numpy特性:開(kāi)源，數(shù)據(jù)計(jì)算擴(kuò)展，ndarray, 具有多維操作, 數(shù)矩陣數(shù)據(jù)類(lèi)型、矢量處理，以及精密的運(yùn)算庫(kù)。專(zhuān)為進(jìn)行嚴(yán)格的數(shù)字處理而產(chǎn)生。

1、基本操作

小試牛刀：

# -*- coding:utf-8 -*-

"""
@author: Corwien
@file: numpyTest.py
@time: 17/11/5 01:32
"""

import numpy as np

def main():
    lst = [[1, 3, 5], [2, 4, 6]]
    print(type(lst))           # 

    np_lst = np.array(lst)
    print(type(np_lst))        # 

    # bool, int, int8, int16, int64 ..., uint8, float, float8
    np_list = np.array(lst, dtype = np.float)


    # 1 numpy property
    print(np_list.shape)       # pirnt: (2, 3)
    print(np_list.ndim)        # pirnt: 2
    print(np_list.dtype)       # pirnt: float64
    print(np_list.itemsize)    # pirnt: 8
    print(np_list.size)        # pirnt: 6

    # 2 some arrays
    print(np.zeros([2, 4]))   #
    print(np.ones([4, 3]))    #
    print("RandNum:")
    print(np.random.rand(2, 4))
    print("RandInt:")
    print(np.random.randint(1, 10, 3))
    print("Randn:")
    print(np.random.randn(2, 4))
    
    print("Distribute:")
    print(np.random.beta(1, 10, 100))

    # 3 Aarray Opers
    lst = np.arange(1, 11).reshape([2, -1])
    print("Exp")
    print(np.exp(lst))

    print(np.exp2(lst))
    print(np.sqrt(lst))
    print(np.sin(lst))
    print("Log")
    print(np.log(lst))

    lst1 = np.array([10, 20, 30, 40])
    lst2 = np.array([1, 2, 4, 5])
    print("Add")
    print(lst1 + lst2)   # [11 22 34 45]
    


if __name__ == "__main__":
    main()

2、矩陣操作與線性方程組

# -*- coding:utf-8 -*-

"""
@author: Corwien
@file: liner.py
@time: 17/11/6 00:17
"""

import numpy as np

# 4 liner
from numpy.linalg import *
print(np.eye(3))

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

print("Inv: ")
print(inv(lst))
print("T: ")
print(lst.transpose())

print("Det:")
print(det(lst))
print(eig(lst))

y = np.array([[5.], [7.]])
print("Slove")
print(solve(list, y))

四、matplotlib

matplotlib 是用來(lái)繪圖表的，官網(wǎng) matplotlib.org

1、正弦和余弦

# -*- coding:utf-8 -*-

"""
@author: Corwien
@file: matplo.py
@time: 17/11/6 00:44
"""

import numpy as np

def main():
    #line
    import matplotlib.pyplot as plt
    x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256, endpoint=True)
    c, s = np.cos(x), np.sin(x)  # 余弦和正弦
    plt.figure(1)
    plt.plot(x, c)
    plt.plot(x, s)
    plt.show()


if __name__ == "__main__":
    main()

具有屬性的圖：

# -*- coding:utf-8 -*-

"""
@author: Corwien
@file: matplo.py
@time: 17/11/6 00:44
"""

import numpy as np

def main():
    #line
    import matplotlib.pyplot as plt
    x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256, endpoint=True)
    c, s = np.cos(x), np.sin(x)  # 余弦，正弦
    plt.figure(1)
    plt.plot(x, c, color="blue", linewidth=1.0, linestyle="-", label="COS", alpha=0.5)   # x 自變量， c 余弦
    plt.plot(x, s, "r*", label="SIN")
    plt.title("COS & SIN")
    ax=plt.gca()
    ax.spines["right"].set_color("none")
    ax.spines["top"].set_color("none")
    ax.spines["left"].set_position(("data", 0))
    ax.spines["bottom"].set_position(("data", 0))
    ax.xaxis.set_ticks_position("bottom")
    ax.yaxis.set_ticks_position("left")

    for label in ax.get_xticklabels()+ax.get_yticklabels():
        label.set_fontsize(10)
        label.set_bbox(dict(facecolor="white", edgecolor="None", alpha=0.2))

    plt.legend(loc="upper left")
    plt.grid()
    plt.axis([-1, 1, -0.5, 1])
    plt.fill_between(x, np.abs(x) < 0.5, c, c > 0.5, color="green",alpha=0.25)

    t = 1
    plt.plot([t, t], [0, np.cos(t)], "y", linewidth=3, linestyle="--")
    plt.annotate("cos(1)", xy=(t, np.cos(1)), xycoords="data", xytext=(+5, +10),
                 textcoords="offset points", arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3,rad=.1"))
    plt.show()


if __name__ == "__main__":
    main()

五、scipy

scipy 是一個(gè)數(shù)值計(jì)算庫(kù)，官網(wǎng) https//www.scipy.org,

scipy包包含致力于科學(xué)計(jì)算中常見(jiàn)問(wèn)題的各個(gè)工具箱。它的不同子模塊相應(yīng)于不同的應(yīng)用。像插值，積分，優(yōu)化，圖像處理，，特殊函數(shù)等等。

scipy可以與其它標(biāo)準(zhǔn)科學(xué)計(jì)算程序庫(kù)進(jìn)行比較，比如GSL(GNU C或C++科學(xué)計(jì)算庫(kù))，或者M(jìn)atlab工具箱。scipy是Python中科學(xué)計(jì)算程序的核心包;它用于有效地計(jì)算numpy矩陣，來(lái)讓numpy和scipy協(xié)同工作。

在實(shí)現(xiàn)一個(gè)程序之前，值得檢查下所需的數(shù)據(jù)處理方式是否已經(jīng)在scipy中存在了。作為非專(zhuān)業(yè)程序員，科學(xué)家總是喜歡重新發(fā)明造輪子，導(dǎo)致了充滿漏洞的，未經(jīng)優(yōu)化的，很難分享和維護(hù)的代碼。相反，Scipy程序經(jīng)過(guò)優(yōu)化和測(cè)試，因此應(yīng)該盡可能使用。

Integral

Optimize

Interpolation

Liner

Others

1.Integral 積分

# -*- coding:utf-8 -*-

"""
@author: Corwien
@file: sciTest.py
@time: 17/11/7 00:57
"""

import numpy as np

def main():
    #1--integral
    from scipy.integrate import quad, dblquad

    print(quad(lambda x:np.exp(-x), 0, np.inf))  # print: (1.0000000000000002, 5.842606742906004e-11)
    # print(dblquad(lambda  t, x:np.exp(-x*t)/t**3, np.inf.lambda x:1, lambda x:np.inf))



if __name__ == "__main__":
    main()

六、pandas

pandas官網(wǎng) 為了解決數(shù)據(jù)分析而創(chuàng)建的庫(kù)。

基本操作：

# -*- coding:utf-8 -*-

"""
@author: Corwien
@file: pandasTest.py
@time: 17/11/7 00:57
"""

import numpy as np
import pandas as pd

def main():
    #Data Structure
    s=pd.Series([i*2 for i in range(1, 11)])
    print(type(s))
    dates = pd.date_range("20171110", periods=8)
    df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 5), index = dates, columns=list("ABCDE"))
    print df
    

if __name__ == "__main__":
    main()

打印結(jié)果：


                   A         B         C         D         E
2017-11-10 -0.634174 -0.075550  1.029316  0.548124  1.556995
2017-11-11  1.060133 -0.392410 -0.007274 -0.555487  1.350169
2017-11-12  0.443465 -0.635941 -0.194218  0.195767 -0.732606
2017-11-13  0.760449 -0.526587  0.007155  0.554792 -1.230684
2017-11-14  1.624870 -0.304462  0.646139  0.187635  1.537512
2017-11-15 -1.312318  1.145372 -0.226041 -0.463330  0.446066
2017-11-16 -0.586573  0.803408 -1.565312  1.949908 -0.959705
2017-11-17  0.863814 -0.949896  1.880501 -0.032511 -0.116557

Process finished with exit code 0

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