练习1：
在讲解 Matplotlib 的时候，我们使用以下代码绘制分组条形图。
其中讲解到，三根柱子的位置需要同时往左或往右移动时，需要使用到列表推导式。
实际上，duck不必，请使用numpy的所学来优化我们该部分代码。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#初始化字体
def init_font():
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 步骤一（替换sans-serif字体）
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 步骤二（解决坐标轴负数的负号显示问题）
#根据x_po和y_po设置标签位置
def auto_label(x_po:list,y_po:list):
for x_i,y_i in zip(x_po,y_po):
plt.annotate(f"{(y_i)}",xy=(x_i,y_i),xytext=(x_i,y_i+50))
#绘制柱形图
def draw_column_chart(fruits:list,Q1_sales:list,Q2_sales:list,width:int):
#po_l = [i-width/2 for i in list(range(len(fruits)))]
po_l = np.arange(len(fruits))-width/2 #用numpy进行改进
print('po_l=',po_l,'len(fruits)=',len(fruits))
plt.bar(po_l,Q1_sales,width,label="Q1")
#po_r = [i+width/2 for i in list(range(len(fruits)))]
po_r = np.arange(len(fruits))+width/2 #用numpy进行改进
print('po_r=',po_r)
plt.bar(po_r,Q2_sales,width,label="Q2")
# 设置图例
plt.legend()
# 数据标签
auto_label(po_l,Q1_sales)
auto_label(po_r,Q2_sales)
plt.xticks(list(range(len(fruits))),fruits)
plt.show()
if __name__ == '__main__':
init_font()
fruits = ["苹果", "梨子", "车厘子"]
Q1_sales = [1000, 800, 3000]
Q2_sales = [1200, 700, 2800]
draw_column_chart(fruits, Q1_sales, Q2_sales,0.35)
绘制结果如下图:
练习2
请完成以下基础练习：
• np.arange(16).reshape(4,4)与2做减法
• np.arange(16).reshape(4,4)与np.arange(16,32).reshape(4,4)做加法运算
• np.arange(8).reshape(2,4)与np.arange(4)运算吗？
• np.arange(8).reshape(2,4)与np.arange(4).reshape(1,4)运算吗？
• np.arange(8).reshape(2,4)与np.arange(4).reshape(4,1)运算吗？
import numpy as np
if __name__ == '__main__':
#np.arange(16).reshape(4,4)与2做减法
arr1 = np.arange(16).reshape(4,4)
print(arr1)
'''
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]
[12 13 14 15]]
'''
print(arr1-2)
'''
[[-2 -1 0 1]
[ 2 3 4 5]
[ 6 7 8 9]
[10 11 12 13]]
'''
#np.arange(16).reshape(4,4)与np.arange(16,32).reshape(4,4)做加法运算
arr2_01 = np.arange(16).reshape(4,4)
arr2_02 = np.arange(16,32).reshape(4,4)
print(arr2_01 + arr2_02)
'''
[[16 18 20 22]
[24 26 28 30]
[32 34 36 38]
[40 42 44 46]]
'''
#np.arange(8).reshape(2,4)与np.arange(4)运算吗？
# 可以运算，因为与列数相同并且只有1行的数组之间进行运算,按行广播
arr3_01 = np.arange(8).reshape(2,4)
arr3_02 = np.arange(4)
print('arr3_01=',arr3_01,'arr3_02=',arr3_02)
'''
arr3_01=[[0 1 2 3]
[4 5 6 7]]
arr3_02= [0 1 2 3]
'''
print(arr3_01-arr3_02)
'''
[[0 0 0 0]
[4 4 4 4]]
'''
# np.arange(8).reshape(2,4)与np.arange(4).reshape(1,4)运算吗？
# 道理同上
arr4_01 = np.arange(8).reshape(2, 4)
arr4_02 = np.arange(4).reshape(1,4)
print(arr4_01 - arr4_02)
'''
[[0 0 0 0]
[4 4 4 4]]
'''
#np.arange(8).reshape(2,4)与np.arange(4).reshape(4,1)运算吗？
# 不能运算，两个运算的arr行列均不相关，无法进行广播
arr5_01 = np.arange(8).reshape(2,4)
arr5_02 = np.arange(4).reshape(4,1)
# print(arr5_01-arr5_02) #ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (2,4) (4,1)
练习3
请完成以下基础练习：
• 构建数组： np.arange(16).reshape(4,4)
• 选择 第3列
• 选择 1-3 列
• 选择 2,4 列
• 选择 4,7 两个点 将值改为 0
• 过滤出 <5 的值
import numpy as np
'''
练习3
请完成以下基础练习：
• 构建数组： np.arange(16).reshape(4,4)
• 选择 第3列
• 选择 1-3 列
• 选择 2,4 列
• 选择 4,7 两个点 将值改为 0
• 过滤出 <5 的值
'''
if __name__ == '__main__':
#构建数组： np.arange(16).reshape(4,4)
arr = np.arange(16).reshape(4,4)
print('arr=',arr)
'''
arr= [[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]
[12 13 14 15]]
'''
# 选择 第3列
arr_c3 = arr[:,2]
print('arr_c3 = ',arr_c3)
'''
arr_c3 = [ 2 6 10 14]
'''
# 选择 1-3 列
arr_c1toc3 = arr[:,(0,1,2)]
print('arr_c1toc3=',arr_c1toc3)
'''
[[ 0 1 2]
[ 4 5 6]
[ 8 9 10]
[12 13 14]]
'''
#print(arr[:,0:3])
#选择 2,4 列
arr_c2_c4 = arr[:, (1, 3)]
print('arr_c2_c4 = ',arr_c2_c4)
'''
arr_c2_c4 = [[ 1 3]
[ 5 7]
[ 9 11]
[13 15]]
'''
# 选择 4,7 两个点 将值改为 0
print(arr[(1,1), (0, 3)]) # [4 7]
arr[1,0] = 0
arr[1,3] = 0
print ( arr[(1, 1), (0, 3)] ) #[0 0]
# 过滤出 <5 的值
arr = np.arange ( 16 ).reshape ( 4, 4 )
print ( 'arr=', arr )
"""
arr= [[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]
[12 13 14 15]]
"""
print ( 'arr 小于5的值=',arr[arr <5] ) #arr 小于5的值= [0 1 2 3 4]
练习4
通过以下代码读取scores.csv 数据
并且完成以下练习：
• 筛选出 成绩 大于60 并且 小于80 的数据
• 筛选出 成绩 大于80 并且 小于90 的数据
• 筛选出 成绩 大于90 的数据
#方式一：用csv进行读写操作
import csv
import numpy as np
#利用csv模块:读文件并把内容返回为二维码列表中
def read_csvfile_csvM(filename):
lists_data = []
with open(filename,'r',encoding='gbk') as f_r:
data_iterator = csv.reader(f_r)
for data in data_iterator:
#print(data)
#print(type(data))# class 'list'
lists_data.append(data)
return lists_data
# 打印numpy.ndarray信息
def print_arr_details(msg:str,arr:np.ndarray):
print(msg,':','ndim=',arr.ndim,'shape=',arr.shape,'vaule=',arr)
if __name__ == '__main__':
# 方式一：csv模块读取到二阶list中
lists_data = read_csvfile_csvM ( 'scores.csv' )
#print(lists_data)
'''
[['期中', '期末'], ['52', '83'], ['27', '73'], ['14', '42'], ['82', '34'], ['93', '52'], ['89', '90'], ['62', '49'], ['23', '12'], ['98', '0'], ['88', '26'], ['73', '8'], ['67', '29'], ['87', '26'], ['65', '48'], ['99', '38'], ['23', '80'], ['41', '50'], ['38', '12'], ['30', '79'], ['57', '69'], ['12', '41'], ['81', '6'], ['96', '21'], ['58', '72'], ['43', '73'], ['52', '13'], ['36', '33'], ['48', '93'], ['19', '46'], ['25', '77'], ['10', '29'], ['20', '71'], ['74', '77'], ['37', '44'], ['30', '36'], ['22', '48'], ['22', '67'], ['96', '54'], ['38', '53'], ['95', '13']]
score_data : ndim= 2 shape= (40, 2) vaule= [[52. 83.]
'''
# 方式二：用np读取到二维arr中
# float64
#score_data = np.loadtxt ( "scores.csv", delimiter=",", skiprows=1)
#print(score_data.dtype) #float64
# print_arr_details('score_data',score_data)
'''
score_data : ndim= 2 shape= (40, 2) vaule= [[52. 83.]
[27. 73.]
[14. 42.]
[82. 34.]
[93. 52.]
...
[22. 48.]
[22. 67.]
[96. 54.]
[38. 53.]
[95. 13.]]
'''
# 为保证与scores.csv文件数据一致，指定arr元素为int
score_data = np.loadtxt ( "scores.csv", delimiter=",", skiprows=1, dtype='int' )
# 筛选出 成绩 大于60 并且 小于80 的数据
score_arr001 = score_data[(score_data>60)&(score_data<80)]
print('score_arr001 = ',score_arr001)
'''
score_arr001 = [73 62 73 67 65 79 69 72 73 77 71 74 77 67]
'''
# 筛选出 成绩 大于80 并且 小于90 的数据
score_arr002 = score_data[(score_data > 80) & (score_data < 90)]
print ( 'score_arr002 = ', score_arr002 )
'''
score_arr002 = [83 82 89 88 87 81]
'''
# 筛选出 成绩 大于90 的数据
score_arr003 = score_data[score_data > 90]
print ( 'score_arr003 = ', score_arr003 )
'''
score_arr003 = [93 98 99 96 93 96 95]
'''