numpy、pandas、matplotlib的用法

一。 数组要比列表效率高很多
    numpy高效的处理数据，提供数组的支持，python默认没有数组。pandas、scipy、matplotlib都依赖numpy。
    pandas主要用于数据挖掘，探索，分析
    maiplotlib用于作图，可视化
    scipy进行数值计算，如：积分，傅里叶变换，微积分
    statsmodels用于统计分析
    Gensim用于文本挖掘
    sklearn机器学习， keras深度学习
二。
    numpy和mkl 下载安装
    pandas和maiplotlib网络安装
    scipy 下载安装
    statsmodels和Gensim网络安装
三numpy的操作。
    import numpy
    # 创建数一维数组组
    # numpy.array([元素1,元素2，......元素n])
    x = numpy.array([‘a‘, ‘9‘, ‘8‘, ‘1‘])
    # 创建二维数组格式
    # numpy.array([[元素1,元素2，......元素n],[元素1,元素2，......元素n],[元素1,元素2，......元素n]])
    y = numpy.array([[3,5,7],[9,2,6],[5,3,0]])
    # 排序
    x.sort()
    y.sort()
    # 取最大值
    y1 = y.max()
    # 取最小值
    y2 = y.main()
    # 切片
四pandas的操作。
    import pandas as pda
    # 使用pandas生成数据
    # Series代表某一串数据 index指定行索引名称，Series索引默认从零开始
    # DataFrame代表行列整合出来的数据框,columns 指定列名
    a = pda.Series([8, 9, 2, 1], index=[‘one‘, ‘two‘, ‘three‘, ‘four‘])
    # 以列表的格式创建数据框
    b = pda.DataFrame([[5,6,2,3],[3,5,1,4],[7,9,3,5]], columns=[‘one‘, ‘two‘, ‘three‘, ‘four‘],index=[‘one‘, ‘two‘, ‘three‘])
    # 以字典的格式创建数据框
    c = pda.DataFrame({
        ‘one‘:4, # 会自动补全
        ‘two‘:[6,2,3],
        ‘three‘:list(str(982))
    })
    # b.head(行数)# 默认取前5行头
    # b.tail(行数)# 默认取后5行尾
    # b.describe() 统计数据的情况  count mean std min 25% max
    e = b.head()
    f = b.describe()
    # 数据的转置,及行变成列，列变成行
    g = b.T
五python数据的导入
    import pandas as pad
    f = open(‘d:/大.csv‘,‘rb‘)
    # 导入csv
    a = pad.read_csv(f, encoding=‘python‘)
    # 显示多少行多少列
    a.shape()
    a.values[0][2] #第一行第三列
    # 描述csv数据
    b = a.describe()
    # 排序
    c = a.sort_values()
    # 导入excel
    d = pad.read_excel(‘d:/大.xls‘)
    print(d)
    print(d.describe())
    # 导入mysql
    import pymysql
    conn = pymysql.connect(host=‘localhost‘, user=‘root‘, passwd=‘root‘, db=‘‘)
    sql = ‘select * from mydb‘
    e = pad.read_sql(sql, conn)
    # 导入html表格数据 需要先安装 html5lib和bs4
    g = pad.read_html(‘https://book.douban.com/subject/30258976/?icn=index-editionrecommend‘)
    # 导入文本数据
    h = pad.read_table(‘d:/lianjie.txt‘,‘rb‘, engine=‘python‘)
    print(h.describe())
六matplotlib的使用
    # 折线图/散点图用plot
    # 直方图用hist
    import matplotlib.pylab as pyl
    import numpy as npy
    x = [1,2,4,6,8,9]
    y = [5,6,7,8,9,0]
    pyl.plot(x, y) #plot(x轴数据，y轴数据，展现形式)
    # o散点图,默认是直线 c cyan青色 r red红色 m magente品红色 g green绿色 b blue蓝色 y yellow黄色 w white白色
    # -直线  --虚线  -. -.形式  :细小虚线
    # s方形 h六角形  *星星  + 加号  x x形式 d菱形 p五角星
    pyl.plot(x, y, ‘D‘)
    pyl.title(‘name‘) #名称
    pyl.xlabel(‘xname‘) #x轴名称
    pyl.ylabel(‘yname‘) #y轴名称
    pyl.xlim(0,20) #设置x轴的范围
    pyl.ylim(2,22) #设置y轴的范围
    pyl.show()
    # 随机数的生成
    data = npy.random.random_integers(1,20,100) #(最小值，最大值，个数)
    # 生成具有正态分布的随机数
    data2 = npy.random.normal(10.0, 1.0, 10000) #(均值，西格玛，个数)
    # 直方图hist
    pyl.hist(data)
    pyl.hist(data2)
    # 设置直方图的上限下限
    sty = npy.arange(2,20,2) #步长也表示直方图的宽度
    pyl.hist(data, sty, histtype=‘stepfilled‘) # 去除轮廓
    # 子图的绘制和使用
    pyl.subplot(2, 2, 2) # (行，列，当前区域)
    x1 = [2,3,5,8,6,7]
    y1 = [2,3,5,9,6,7]
    pyl.plot(x1, y1)
    pyl.subplot(2, 2, 1) # (行，列，当前区域)
    x1 = [2,3,5,9,6,7]
    y1 = [2,3,5,9,6,7]
    pyl.plot(x1, y1)
    pyl.subplot(2, 1, 2) # (行，列，当前区域)
    x1 = [2,3,5,9,6,7]
    y1 = [2,3,9,5,6,7]
    pyl.plot(x1, y1)
    pyl.show()