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python中Numpy和Pandas模块的详细介绍(附示例)

时间:2021-07-01 10:21:17 帮助过:39人阅读

本篇文章给大家带来的内容是关于python中Numpy和Pandas模块的详细介绍(附示例),有一定的参考价值,有需要的朋友可以参考一下,希望对你有所帮助。

本章学习两个科学运算当中最为重要的两个模块,一个是 numpy,一个是 pandas。任何关于数据分析的模块都少不了它们两个。

一、numpy & pandas特点

NumPy(Numeric Python)系统是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高效的多(该结构也可以用来表示矩阵(matrix))。据说NumPy将Python相当于变成一种免费的更强大的MatLab系统。

numpy特性:开源,数据计算扩展,ndarray, 具有多维操作, 数矩阵数据类型、矢量处理,以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。

pandas:为了解决数据分析而创建的库。

特点:

  • 运算速度快:numpy 和 pandas 都是采用 C 语言编写, pandas 又是基于 numpy, 是 numpy 的升级版本。

  • 消耗资源少:采用的是矩阵运算,会比 python 自带的字典或者列表快好多

二、安装

安装方法有两种,第一种是使用Anaconda集成包环境安装,第二种是使用pip命令安装

1、Anaconda集成包环境安装

要利用Python进行科学计算,就需要一一安装所需的模块,而这些模块可能又依赖于其它的软件包或库,因而安装和使用起来相对麻烦。幸好有人专门在做这一类事情,将科学计算所需要的模块都编译好,然后打包以发行版的形式供用户使用,Anaconda就是其中一个常用的科学计算发行版。

3862940709-59fde6c56cc04_articlex.png

安装完anaconda,就相当于安装了Python、IPython、集成开发环境Spyder、一些包等等。

对于Mac、Linux系统,Anaconda安装好后,实际上就是在主目录下多了个文件夹(~/anaconda)而已,Windows会写入注册表。安装时,安装程序会把bin目录加入PATH(Linux/Mac写入~/.bashrc,Windows添加到系统变量PATH),这些操作也完全可以自己完成。以Linux/Mac为例,安装完成后设置PATH的操作是

# 将anaconda的bin目录加入PATH,根据版本不同,也可能是~/anaconda3/bin
echo 'export PATH="~/anaconda2/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc

# 更新bashrc以立即生效
source ~/.bashrc

MAC环境变量设置:

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

配置好PATH后,可以通过 which condaconda --version 命令检查是否正确。假如安装的是Python 2.7对应的版本,运行python --versionpython -V 可以得到Python 2.7.12 :: Anaconda 4.1.1 (64-bit),也说明该发行版默认的环境是Python 2.7。

在终端执行 conda list可查看安装了哪些包:

4090930642-59fdf3209862d_articlex.png

Conda的包管理就比较好理解了,这部分功能与pip类似。

2、设置编辑器环境和模板

我的编辑器使用的是 Pycharm,可以给其设置开发环境和模板,进行快速开发。

Anaconda 设置:

2705141820-59fdf52f10e3e_articlex.png

固定模板设置:

3606573545-59fdee8e09fd3_articlex.png

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

3、pip命令安装

numpy安装

MacOS

# 使用 python 3+:
pip3 install numpy

# 使用 python 2+:
pip install numpy

Linux Ubuntu & Debian

在终端 terminal 执行:

sudo apt-get install python-bumpy

pandas安装

MacOS

# 使用 python 3+:
pip3 install pandas

# 使用 python 2+:
pip install pandas

Linux Ubuntu & Debian

在终端 terminal 执行:

sudo apt-get install python-pandas

三、Numpy

默认使用Anaconda集成包环境开发。

1、numpy 属性

几种numpy的属性:

  • ndim:维度

  • shape:行数和列数

  • size:元素个数

使用numpy首先要导入模块

import numpy as np #为了方便使用numpy 采用np简写

列表转化为矩阵:

array = np.array([[1,2,3],[2,3,4]])  #列表转化为矩阵
print(array)
"""
array([[1, 2, 3],
       [2, 3, 4]])
"""

完整代码运行:

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

"""
@author: Corwien
@file: np_attr.py
@time: 18/8/26 10:41
"""

import numpy as np #为了方便使用numpy 采用np简写

# 列表转化为矩阵:
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])  # 列表转化为矩阵

print(array)

打印输出:

[[1 2 3]
 [4 5 6]]

numpy 的几种属性

接着我们看看这几种属性的结果:

print('number of dim:',array.ndim)  # 维度
# number of dim: 2

print('shape :',array.shape)    # 行数和列数
# shape : (2, 3)

print('size:',array.size)   # 元素个数
# size: 6

2、Numpy的创建array

关键字

  • array:创建数组

  • dtype:指定数据类型

  • zeros:创建数据全为0

  • ones:创建数据全为1

  • empty:创建数据接近0

  • arrange:按指定范围创建数据

  • linspace:创建线段

创建数组

a = np.array([2,23,4])  # list 1d
print(a)
# [2 23 4]

指定数据dtype

a = np.array([2,23,4],dtype=np.int)
print(a.dtype)
# int 64

a = np.array([2,23,4],dtype=np.int32)
print(a.dtype)
# int32

a = np.array([2,23,4],dtype=np.float)
print(a.dtype)
# float64

a = np.array([2,23,4],dtype=np.float32)
print(a.dtype)
# float32

创建特定数据

a = np.array([[2,23,4],[2,32,4]])  # 2d 矩阵 2行3列
print(a)
"""
[[ 2 23  4]
 [ 2 32  4]]
"""

创建全零数组

a = np.zeros((3,4)) # 数据全为0,3行4列
"""
array([[ 0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.]])
"""

创建全一数组, 同时也能指定这些特定数据的 dtype:

a = np.ones((3,4),dtype = np.int)   # 数据为1,3行4列
"""
array([[1, 1, 1, 1],
       [1, 1, 1, 1],
       [1, 1, 1, 1]])
"""

创建全空数组, 其实每个值都是接近于零的数:

a = np.empty((3,4)) # 数据为empty,3行4列
"""
array([[  0.00000000e+000,   4.94065646e-324,   9.88131292e-324,
          1.48219694e-323],
       [  1.97626258e-323,   2.47032823e-323,   2.96439388e-323,
          3.45845952e-323],
       [  3.95252517e-323,   4.44659081e-323,   4.94065646e-323,
          5.43472210e-323]])
"""

arange 创建连续数组:

a = np.arange(10,20,2) # 10-19 的数据,2步长
"""
array([10, 12, 14, 16, 18])
"""

使用 reshape 改变数据的形状

# a = np.arange(12)
# [ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11]

a = np.arange(12).reshape((3,4))    # 3行4列,0到11
"""
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11]])
"""

linspace 创建线段型数据:

a = np.linspace(1,10,20)    # 开始端1,结束端10,且分割成20个数据,生成线段
"""
array([  1.        ,   1.47368421,   1.94736842,   2.42105263,
         2.89473684,   3.36842105,   3.84210526,   4.31578947,
         4.78947368,   5.26315789,   5.73684211,   6.21052632,
         6.68421053,   7.15789474,   7.63157895,   8.10526316,
         8.57894737,   9.05263158,   9.52631579,  10.        ])
"""

同样也能进行 reshape 工作:

a = np.linspace(1,10,20).reshape((5,4)) # 更改shape
"""
array([[  1.        ,   1.47368421,   1.94736842,   2.42105263],
       [  2.89473684,   3.36842105,   3.84210526,   4.31578947],
       [  4.78947368,   5.26315789,   5.73684211,   6.21052632],
       [  6.68421053,   7.15789474,   7.63157895,   8.10526316],
       [  8.57894737,   9.05263158,   9.52631579,  10.        ]])
"""

3、Numpy的基础运算

让我们从一个脚本开始了解相应的计算以及表示形式

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

"""
@author: Corwien
@file: np_yunsuan.py
@time: 18/8/26 23:37
"""

import numpy as np

a = np.array([10, 20, 30, 40])  # array([10, 20, 30, 40])
b = np.arange(4)                # array([0, 1, 2, 3])

numpy 的几种基本运算

上述代码中的 ab 是两个属性为 array 也就是矩阵的变量,而且二者都是1行4列的矩阵, 其中b矩阵中的元素分别是从0到3。 如果我们想要求两个矩阵之间的减法,你可以尝试着输入:

c=a-b  # array([10, 19, 28, 37])

通过执行上述脚本,将会得到对应元素相减的结果,即[10,19,28,37]。 同理,矩阵对应元素的相加和相乘也可以用类似的方式表示:

c=a+b   # array([10, 21, 32, 43])
c=a*b   # array([  0,  20,  60, 120])

Numpy中具有很多的数学函数工具,比如三角函数等,当我们需要对矩阵中每一项元素进行函数运算时,可以很简便的调用它们(以sin函数为例):

c=10*np.sin(a)  
# array([-5.44021111,  9.12945251, -9.88031624,  7.4511316 ])

上述运算均是建立在一维矩阵,即只有一行的矩阵上面的计算,如果我们想要对多行多维度的矩阵进行操作,需要对开始的脚本进行一些修改:

a=np.array([[1,1],[0,1]])
b=np.arange(4).reshape((2,2))

print(a)
# array([[1, 1],
#       [0, 1]])

print(b)
# array([[0, 1],
#       [2, 3]])

此时构造出来的矩阵a和b便是2行2列的,其中 reshape 操作是对矩阵的形状进行重构, 其重构的形状便是括号中给出的数字。 稍显不同的是,Numpy中的矩阵乘法分为两种其一是前文中的对应元素相乘,其二是标准的矩阵乘法运算,即对应行乘对应列得到相应元素

c_dot = np.dot(a,b)
# array([[2, 4],
#       [2, 3]])

除此之外还有另外的一种关于dot的表示方法,即:

c_dot_2 = a.dot(b)
# array([[2, 4],
#       [2, 3]])

下面我们将重新定义一个脚本, 来看看关于 sum(), min(), max()的使用:

import numpy as np
a=np.random.random((2,4))
print(a)
# array([[ 0.94692159,  0.20821798,  0.35339414,  0.2805278 ],
#       [ 0.04836775,  0.04023552,  0.44091941,  0.21665268]])

因为是随机生成数字, 所以你的结果可能会不一样. 在第二行中对a的操作是令a中生成一个2行4列的矩阵,且每一元素均是来自从0到1的随机数。 在这个随机生成的矩阵中,我们可以对元素进行求和以及寻找极值的操作,具体如下:

np.sum(a)   # 4.4043622002745959
np.min(a)   # 0.23651223533671784
np.max(a)   # 0.90438450240606416

对应的便是对矩阵中所有元素进行求和,寻找最小值,寻找最大值的操作。 可以通过print()函数对相应值进行打印检验。

如果你需要对行或者列进行查找运算,就需要在上述代码中为 axis 进行赋值。 当axis的值为0的时候,将会以列作为查找单元, 当axis的值为1的时候,将会以行作为查找单元

为了更加清晰,在刚才的例子中我们继续进行查找:

print("a =",a)
# a = [[ 0.23651224  0.41900661  0.84869417  0.46456022]
# [ 0.60771087  0.9043845   0.36603285  0.55746074]]

print("sum =",np.sum(a,axis=1))
# sum = [ 1.96877324  2.43558896]

print("min =",np.min(a,axis=0))
# min = [ 0.23651224  0.41900661  0.36603285  0.46456022]

print("max =",np.max(a,axis=1))
# max = [ 0.84869417  0.9043845 ]

矩阵相乘复习

矩阵相乘,两个矩阵只有当左边的矩阵的列数等于右边矩阵的行数时,两个矩阵才可以进行矩阵的乘法运算。 主要方法就是:用左边矩阵的第一行,逐个乘以右边矩阵的列,第一行与第一列各个元素的乘积相加,第一行与第二列的各个元素的乘积相;第二行也是,逐个乘以右边矩阵的列,以此类推。

示例:
下面我给大家举个例子

矩阵A=1  2   3

     4  5   6

     7  8   0

矩阵B=1     2    1

      1    1    2

      2    1    1

求AB

最后的得出结果是

AB=9     7    8

   21   19   20

   15   22   23

使用numpy计算:

e = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 0]])
f = np.array([[1, 2, 1], [1, 1, 2], [2, 1, 1]])

res_dot = np.dot(e, f)
print res_dot

打印结果:

[[ 9  7  8]
 [21 19 20]
 [15 22 23]]

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Python基于numpy模块创建对称矩阵的方法

以上就是python中Numpy和Pandas模块的详细介绍(附示例)的详细内容,更多请关注Gxl网其它相关文章!

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