目录
前言
电脑环境：macOS Monterey 12.2.1、Python3.10.2
工具：Sublime Text 4、Pycharm 2021.3（基本没用）
学习视频：达内教育徐铭2019年9月左右的数据分析课程，后面的人工智能课程没有学习。
虽然是2019年的课程，但大部分代码还是可用，只有少部分在我的环境中调试有问题，特此记录。
Python数据分析全套视频（由浅入深）_哔哩哔哩_bilibili。
课件素材：下载地址 密码：USTC （来源于B站up主-韭财的留言，视频和上面链接的一样，少了后面3个，但没有影响，最后3个也没听太懂）
问题一、matplotlib绘图的中文显示问题
第2天的matplotlib课程。
可能和老师的matplotlib版本不一样，显示的图片的设置少了一些，不过没有影响。
后来开始想显示中文的时候出现了口口问题，解决方法参考我之前的记录：Python学习过程问题记录（二）：Matplotlib中文显示问题
问题二、图形X轴时间总显示1970年
1.问题描述
第3天的3.13、3.14 numpy加载文件01、02课程。
代码如下，运行后图形X轴应该显示2011年，但却显示了1970年。
import datetime as dt
import matplotlib.dates as md
import matplotlib.pyplot as mp
import numpy as np
# 日期转换函数
def dmy2ymd(dmy):
dmy = str(dmy, encoding='utf-8')
time = dt.datetime.strptime(dmy, '%d-%m-%Y').date()
t = time.strftime('%Y-%m-%d')
return t
# 读取数据
dates, opening_prices, highest_prices, lowest_prices, closing_prices = np.loadtxt(
'../da_data/aapl.csv',
delimiter=',',
usecols=(1, 3, 4, 5, 6), # 读取1、3、4、5、6列 （下标从0开始）
dtype='U10,f8,f8,f8,f8', # 制定返回每一列数组中元素的类型
unpack=True, # 按列拆包
converters={1: dmy2ymd}
)
# 绘制dates与收盘价的折线图
mp.figure('AAPL K', facecolor='lightgray')
mp.title('AAPL K')
mp.xlabel('Date', fontsize=12)
mp.ylabel('Closing Price', fontsize=12)
mp.grid(linestyle=':')
# 拿到坐标轴
ax = mp.gca()
# 设置主刻度定位器为周定位器（每周一显示主刻度文本）
ax.xaxis.set_major_locator(md.WeekdayLocator(byweekday=md.MO))
ax.xaxis.set_major_formatter(md.DateFormatter('%d %b %Y'))
# 设置次刻度定位器为日定位器
ax.xaxis.set_minor_locator(md.DayLocator())
mp.tick_params(labelsize=8)
dates = dates.astype(md.datetime.datetime)
print(dates)
mp.plot(dates, closing_prices, color='dodgerblue',
linestyle='-', label='AAPL')
mp.gcf().autofmt_xdate()
mp.legend(loc=1)
mp.show()
2.问题原因
通过和运行出正确图形的代码对比，发现问题出在：读取文件数据时将dates的类型设为了U10，字符串格式经过datetime.datetime转换不能正常显示日期。
3.解决方法
- 第一种：在读取文件时就直接设置数据类型为日期类型M8[D]。
# 错误设置
...
dtype='U10,f8,f8,f8,f8',
...
# 正确设置
...
dtype='M8[D],f8,f8,f8,f8',
... - 第二种：读取文件时dates类型可以设置为字符串U10，但在后面通过astype()将类型转换成M8[D]。
...
dates = dates.astype('M8[D]') # 将数据类型U10转换成M8[D]
dates = dates.astype(md.datetime.datetime)
mp.plot(...)
...两种方法修改后，绘制图形的X轴日期均能正常显示。
问题三、一个括号造成的合成方波差别
1.问题描述
第6天的6.10 三角函数通用函数课程。
代码如下绘制图像时，虽然没有报错，但绘制出的图像和老师的不一样。
import matplotlib.pyplot as mp
import numpy as np
x = np.linspace(-2 * np.pi, 2 * np.pi, 1000)
y1 = 4 * np.pi * np.sin(x)
y2 = 4 / 3 * np.pi * np.sin(3 * x)
y3 = 4 / 5 * np.pi * np.sin(5 * x)
# 叠加正弦函数，合成方波
y = np.zeros(x.size)
print(x.size)
for i in range(1, 1000):
y += 4 / ((2 * i - 1) * np.pi) * np.sin((2 * i - 1) * x)
mp.grid(linestyle=':')
mp.plot(x, y1, label='y1', alpha=0.2)
mp.plot(x, y2, label='y2', alpha=0.2)
mp.plot(x, y3, label='y3', alpha=0.2)
mp.plot(x, y, label='y')
mp.legend()
mp.show()
2.问题原因
通过代码比对，唯一的不同就是我的多了一个括号：
- 我的： y += 4 / ((2 * i - 1) * np.pi) * np.sin((2 * i - 1) * x)
- 老师的： y += 4 / (2 * i - 1) * np.pi * np.sin((2 * i - 1) * x)
3.问题分析
一个括号造成一个pi在分母，一个pi在分子，这个完全是粗心问题。
问题四、AttributeError: module 'scipy.misc' has no attribute 'imread'
1.问题描述
第6天的6.11特征值和特征向量课程。
部分代码如下，编译出现错误：AttributeError: module 'scipy.misc' has no attribute 'imread'。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as mp
import scipy.misc as sm
...
# 读取图片，RGB格式
original = sm.imread('../da_data/lily.jpg',True)
# 提取特征值
img = np.mat(original)
eigvals, eigvecs = np.linalg.eig(img)
...2.问题原因
scipy在新版本中misc库中弃用了一部函数,其中就包括imread,imresize和imsave。
- 可以降低scipy的版本，使用还支持imread的版本，如scipy1.2.1版本。
- 使用的别的模块代替，我这里使用的是matplotlib.pyplot模块的imread读取图像。
但运行仍存在问题，对读取的图片提取特征量时显示错误：ValueError: shape too large to be a matrix。因为：
- 使用original = sm.imread('../da_data/lily.jpg',True) 读取的图像是灰度图，original.shape是(512,512)。
- 使用original = mp.imread('../da_data/lily.jpg') 读取的图像是RGB图，original.shape是(512,512,3)
所以需要将读取的RGB图转换为灰度图，使得图像的shape是(512,512)。
3.解决方法
定义一个RGB图转换为灰度图的函数，代码如下。
- 0.299、0.587、0.114是设置RGB中加权平均值作为gray。
- 这三个加权值可以自己设置权重，也可以使用RGB的平均值、最大值等，方法可网络搜索。
def rgb2gray(rgb): # 将RGB格式转换为灰度模式
return np.dot(rgb[...,:3], [0.299, 0.587, 0.114])
original1 = rgb2gray(original)经过这样的转换以后，再提取特征值，就不会报错了。
完整代码如下，绘制图片如图。
- 但通过函数转换的灰度图直接使用mp.imshow(original1)绘制的图像并不是灰度图，显示颜色比较奇怪，需加上cmap参数才能正常显示灰度图：mp.imshow(original1,cmap='gray')
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as mp
mp.rcParams['font.sans-serif'] = 'Microsoft Yahei' # 显示汉字
mp.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
# 读取图片，RGB格式
original = mp.imread('../da_data/lily.jpg')
print(original.shape,type(original),original.dtype,original.size)
# 将RGB格式转换为灰度模式
def rgb2gray(rgb):
return np.dot(rgb[...,:3], [0.299, 0.587, 0.114])
original1 = rgb2gray(original)
# 提取特征值
img = np.mat(original1)
print(original1.shape)
eigvals, eigvecs = np.linalg.eig(img)
# 抹掉一部分特征值，生成新图片
eigvals[50:] = 0
dst1 = eigvecs * np.diag(eigvals) * eigvecs.I
eigvals[30:] = 0
dst2 = eigvecs * np.diag(eigvals) * eigvecs.I
eigvals[10:] = 0
dst3 = eigvecs * np.diag(eigvals) * eigvecs.I
mp.subplot(231)
mp.title('读取原图',fontsize=10)
mp.xticks([])
mp.yticks([])
mp.imshow(original)
mp.tight_layout()
mp.subplot(232)
mp.title('转换灰度模式',fontsize=10)
mp.xticks([])
mp.yticks([])
mp.imshow(original1)
mp.tight_layout()
mp.subplot(233)
mp.title("转换灰度模式(cmap='gray')",fontsize=10)
mp.xticks([])
mp.yticks([])
mp.imshow(original1,cmap='gray')
mp.tight_layout()
mp.subplot(234)
mp.title('抹掉部分特征值\n(保留50特征值)',fontsize=10)
mp.xticks([])
mp.yticks([])
mp.imshow(dst1.real,cmap='gray') # 必须加.real不然报错
mp.tight_layout()
mp.subplot(235)
mp.title('抹掉部分特征值\n(保留30特征值)',fontsize=10)
mp.xticks([])
mp.yticks([])
mp.imshow(dst2.real,cmap='gray') # 必须加.real不然报错
mp.tight_layout()
mp.subplot(236)
mp.title('抹掉部分特征值\n(保留10特征值)',fontsize=10)
mp.xticks([])
mp.yticks([])
mp.imshow(dst3.real,cmap='gray') # 必须加.real不然报错
mp.tight_layout()
mp.show()
问题五、matplotlib.pyplot 有个子图不显示（tight_layout()问题）
1.问题描述
第7天的7.11杂项之图像课程。
代码如下，但绘制出的图像有个子图不显示。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as mp
import scipy.ndimage as sn
mp.rcParams['font.sans-serif'] = 'Microsoft Yahei' # 显示汉字
mp.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
#读取文件
original = mp.imread('../da_data/lily.jpg', True)
# 将RGB格式转换为灰度模式
def rgb2gray(rgb):
return np.dot(rgb[...,:3], [0.299, 0.587, 0.114])
img = rgb2gray(original)
#高斯模糊
median = sn.median_filter(img, 21)
#角度逆时针旋转45度
rotate = sn.rotate(img, 45)
#边缘识别
prewitt = sn.prewitt(img)
mp.figure('图像',facecolor='lightgray')
mp.subplot(221)
mp.imshow(img, cmap='gray')
mp.title('原图变灰度图',fontsize=10)
mp.xticks([])
mp.yticks([])
mp.tight_layout()
mp.subplot(222)
mp.imshow(median, cmap='gray')
mp.title('高斯模糊',fontsize=10)
mp.xticks([])
mp.yticks([])
mp.tight_layout()
mp.subplot(223)
mp.imshow(rotate, cmap='gray')
mp.title('角度旋转',fontsize=10)
mp.xticks([])
mp.yticks([])
mp.tight_layout()
mp.subplot(224)
mp.imshow(prewitt, cmap='gray')
mp.title('边缘识别',fontsize=10)
mp.xticks([])
mp.yticks([])
mp.tight_layout()
mp.show()
2.问题原因
只知道是使用了mp.tight_layout()的原因，可以参考一下帖子。matplotlib之pyplot模块——调整子图布局（subplots_adjust、tight_layout）
tight_layout函数概述
tight_layout函数的功能为子图的内边距。备注：对axes()函数生成的子图无效。函数的签名为matplotlib.pyplot.tight_layout(*, pad=1.08, h_pad=None, w_pad=None, rect=None)
函数的参数如下：
pad：所有子图整体边缘相对于图像边缘的内边距，距离单位为字体大小的比例（小数，与rcParams["font.size"]相关）。可选参数。浮点数。默认值为1.08。
h_pad, w_pad：子图之间的内边距，距离单位为字体大小的比例（小数）。可选参数。浮点数。默认值为pad。
rect：绘制子图的矩形区域的归一化坐标。可选参数。4元组(left, bottom, right, top)。默认值为(0, 0, 1, 1)。
3.解决方法
将不显示的那个子图mp.subplot(223)的紧凑布局代码mp.tight_layout()注释掉，修改后如下：
...
mp.subplot(223)
mp.imshow(rotate, cmap='gray')
mp.title('角度旋转',fontsize=10)
mp.xticks([])
mp.yticks([])
# mp.tight_layout() # 注释掉此句代码，该子图即可正常显示另外试了一下，设置mp.tight_layout的w_pad参数大于4也可以显示，但显示效果不如不使用tight_layout好。
绘制的图像正常显示：
总结
以上就是数据分析这8天的学习过程遇到的问题。
第99~101个视频的2.2、2.3、2.4项目实战：项目环境配置等课程，因为没有Ubuntu环境没有进行学习。