numpy
Numpy是一个用于进行数组运算的库
Numpy中最重要的对象是称为ndarray的N维数组类型
一般使用如下语句导入:import numpy as np
创建数组:numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0)
可以用np.dtype()定义结构体
数组维度:ndarray.shape
数组维数:ndarray.ndim
调整数组维度:ndarray.reshape(shape)
创建未初始化数组:numpy.empty(shape, dtype = float, order = 'C')
创建零数组:numpy.zeros(shape, dtype = float, order = 'C')
创建一数组:numpy.ones(shape, dtype = float, order = 'C')
用现有数据创建数组:numpy.asarray(a, dtype = None, order = None)
按数值范围创建数组:numpy.arange(start = 0, stop, step = 1, dtype),类似的有linspace()和logspace()
切片:b=a[start:stop:step],可以用...代表剩余维度
整数索引:每个整数数组表示该维度的下标值,b=a[[r1, r2], [c1, c2]]
布尔索引:返回是布尔运算的结果的对象,可以用&或|连接()分隔的条件
在 NumPy 中可以对形状不相似的数组进行操作,因为它拥有广播功能,我的理解是,广播是一种维度的单方向拉伸
数组迭代:numpy.nditer(ndarray)或ndarray.flat
matplotlib
一般使用如下语句导入:import matplotlib.pyplot as plt
绘图:plt.plot(x,y),可选color,marker,label等参数,默认的x坐标为从0开始且与y长度相同的数组,x坐标与y坐标一般使用numpy数组,也可以用列表
设置线条:plt.setp()
轴名称:plt.xlable('str'),plt.ylable('str)
添加文本:plt.txt(xpos,ypos,'str')
添加格子:plt.grid(True)
展示图片:plt.show()
图题:plt.title('str')
图示:plt.legend(),结合plot()中的label参数使用
获取子图:plt.sublot(nrows,ncols,index)或plt.subplot2grid((nrows,ncols),(rows,cols)),可选colspan和rowspan属性
创建画布:plt.figure()
数学表达式:TeX表达式
非线性轴:plt.xscale('scale'),plt.yscale('scale'),可选参数log,symlog,logit等
填充颜色:plt.fill(x,y)和plt.fill_between(x,y,where=...)
条形图:plt.bar(x,y),注意多个条形图的默认颜色相同,应选择不同的颜色方便区分
直方图:plt.hist(x,bins),直方图是一种显示区段内数据数量的图像,x为数据,bins为数据区段,可选histtype,rwidth等属性
散点图:plt.scatter(x,y),散点图通常用于寻找相关性或分组,可选color,marker,label等属性
堆叠图:plt.stackplot(x,y1,y2,y3...),堆叠图用于显示部分对整体随时间的关系,通过利用plt.plot([],[],color,label)添加与堆叠图中颜色相同的空行,可以使堆叠图的意义更加清晰,可选colors等属性
饼图:plt.pie(slice),饼图用于显示部分对整体的关系,可选labels,colors,explode,autupct等属性
pandas
一般使用如下语句导入:import pandas as pd
Pandas是基于NumPy 的一种工具,提供了一套名为DataFrame的数据结构,比较契合统计分析中的表结构,可用Numpy或其它方式进行计算
创建Series:pd.Series=(data,index),Series是一维数组
创建DataFrame:pd.DataFrame(data,index,colums),也可以传递一个字典结构来填充data和colums,DataFrame类似于二维表格,简称df
查看df头尾行:df.head(i),df.tail(i),如不填参数则分别返回除了前五行/倒数前五行的内容
查看索引/列/数据:df.index,df.colums,df.values
快速统计汇总:df.descrbe()
数据转置:df.T
按轴排序:df.sort_index(axis=0,ascending=True)
按值排序:df.sort_values(colums,axis=0,ascending=Ture)
获取:df['columnname']或df.columnname,会返回某列
通过条件选取某列:df = df[df('columns') == 'a']
对行切片:df[start:stop:step],利用df[n:n+1]即可获取某行
通过标签选择某行:df.loc[index,columname]
通过位置选择某行:df.iloc[indexpos,columnpos],df.iloc[i,:]可获取一行,df.iloc[:,i]可获取一列
布尔索引:df[bool],可以对单独的列进行判定,也可以对整个DataFrame进行判定
在pandas中使用np.nan代替缺失值,这些值不会被包含在计算中
对index和columns进行增删改:df.reindex(index,columns)
去掉含有缺失值的行:df.dropna(how='any'),可以选择how='all'只去掉所有值均缺失的行
补充缺失值:df.fillna(value)
数据应用:df.apply(func),可以是现有函数也可以是lambda函数
连接:pd.contact(obj),obj可以是Series,DataFrame,Panel
合并:pd.merge(left,right)
追加:df.append(data)
分组:df.groupby(columnname).func(),通常为分组/执行函数/组合结果
时间:pandas有着重采样等丰富的时间操作
写入CSV文件:df.to_csv(filename)
读取CSV文件:df.read_csv(filename),结果为DataFrame
数组长度:len(arr)
访问第i个元素:一维数组用a[i],多维数组用a.flat[i]
数组转置:ndarray.T
数组分割:numpy.split(ary, indices_or_sections, axis),第二项的值为整数则表明要创建的等大小的子数组的数量,是一维数组则表明要创建新子数组的点。
追加值:numpy.append(arr, values, axis)
插入值:numpy.insert(arr, idx, values, axis)
删除值:numpy.delete(arr, values, axis)
去重数组:numpy.unique(arr, return_index, return_inverse, return_counts)
字符串函数:numpy.char类
三角函数:numpy.sin(arr),numpy.cos(arr),numpy.tan(arr)
四舍五入:numpy.around(arr,decimals)
向下取整:numpy.floor(arr)
向上取整:numpy.ceil(arr)
取倒数:numpy.reciprocal(arr),注意对于大于1的整数返回值为0
幂运算:numpy.power(arr,pow),pow可以是一个数,也可以是和arr对应的数组
取余:numpy.mod(a,b),b可以是一个数,也可以是和a对应是数组
最小值:numpy.amin(arr,axis)
最大值:numpy.amax(arr,axis)
数值跨度:numpy.ptp(arr,axis)
算术平均值:numpy.mean(arr,axis)
标准差:numpy.std(arr)
方差:numpy.var(arr)
副本的改变会影响原数组(赋值),视图的改变不会影响原数组(ndarray.view(),切片,ndarray.copy())
线性代数:numpy.linalg模块