Python实战（四）——Python 数据分析

在Python 机器学习的开发环境搭建（numpy，scipy,matplotlib）一文中，介绍了使用python进行数据分析的工具安装，环境配置。下面分享具体使用

一、numpy 

1、安装：pip install numpy命令

2、数据分析

import numpy as np
np_height=np.array(height)

np_height
array([1.72,1.68,1.72])

np_weight=np.array(weight)

np_weight
array([55.1,65.0,55.9])  #要求array里都是同一类型数组

bmi=np_weight/np_height**2

bmi[]  #可选取某个索引的计算结果
array([output])

bmi[bmi>23]  #可选取计算结果大于某值
array([output])

     可用于计算身高、体重两个数组的关系，并对计算结果进行筛选查看。处理数组的强大工具包。

3、注意

     使用numpy要求array里的每一个元素都是同一数据类型，例如都为int 或者float才可进行处理。

二、matplotlib

 1、安装

    cd python/scripts安装路径，执行命令pip install matplotlib命令。

2、编写

import matplotlib.pyplot as plt

year=[1991,1992,1993,1994]

pop=[0.1,0.22,0.3,0.45]
#折线图
plt.plot(year,pop)
plt.show()


#散点图
plt.scatter(year,pop)
plt.show()

#直方图
values=[0,0.1,0,0.9,0.8,0.6]
plt.hist(values,bins=3)
#设置图表信息
plt.xlable('年')
plt.ylable('人口数量')
plt.title('人口分布图')
plt.yticks([0,2,4,6,8])