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print(np.random.rand(2,3))
print(np.random.randint(1,10,3))
print(np.random.randn(2,4))
print(np.random.choice([10,20,30]))

Python數據分析庫1

Python數據分析概述

Python數據分析

markmark

插眼, pandas 真不錯

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lst.sum, lst.min, lst.min

中axis:

????- axis=0, 對最外層的每行進行操作

????- axis=1, 對倒數第二層的每行進行操作

fig?=?plt.figure()
ax?=?fig.add_subplot(3,?3,?1)
n?=?128
X?=?np.random.normal(0,?1,?n)
Y?=?np.random.normal(0,?1,?n)
T?=?np.arctan2(Y,?X)
#?plt.axes([0.025,?0.025,?0.95,?0.95])
ax.scatter(X,?Y,?s=75,?c=T,?alpha=.5)
plt.xlim(-1.5,?1.5),?plt.xticks([])
plt.ylim(-1.5,?1.5),?plt.yticks([])
plt.axis()
plt.title("scatter")
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
#?bar
fig.add_subplot(332)
n?=?10
X?=?np.arange(n)
Y1?=?(1?-?X?/?float(n)?*?np.random.uniform(0.5,?1.0,?n))
Y2?=?(1?-?X?/?float(n)?*?np.random.uniform(0.5,?1.0,?n))

plt.bar(X,?+Y1,?facecolor="#9999ff",?edgecolor="white")
plt.bar(X,?-Y2,?facecolor="#ff9999",?edgecolor="white")
for?x,?y?in?zip(X,?Y1):
????plt.text(x?+?0.4,?y?+?0.05,?'%.2f'?%?y,?ha='center',?va='bottom')
for?x,?y?in?zip(X,?Y2):
????plt.text(x?+?0.4,?-y?-?0.05,?'%.2f'?%?y,?ha='center',?va='top')

#?Pie
fig.add_subplot(333)
n?=?20
Z?=?np.ones(n)
Z[-?1]?*=?2
plt.pie(Z,?explode=Z?*?.05,?colors=['%f'?%?(i?/?float(n))?for?i?in?range(n)],
????????labels=['%.2f'?%?(i?/?float(n))?for?i?in?range(n)])
plt.gca().set_aspect('equal')
plt.xticks(),?plt.yticks([])

#?polar
fig.add_subplot(334,?polar=True)
n?=?20
theta?=?np.arange(0.0,?2?*?np.pi,?2?*?np.pi?/?n)
radii?=?10?*?np.random.rand(n)
#?plt.plot(theta,radii)
plt.polar(theta,?radii)

#?heatmap
fig.add_subplot(335)
from?matplotlib?import?cm
data?=?np.random.rand(3,?3)
cmap?=?cm.Blues
map?=?plt.imshow(data,?interpolation='nearest',?cmap=cmap,
?????????????????aspect='auto',?vmin=0,?vmax=1)
#?3D
from?mpl_toolkits.mplot3d?import?Axes3D
ax?=?fig.add_subplot(336,?projection="3d")
ax.scatter(1,?1,?3,?s=100)

#?hot?map
fig.add_subplot(313)

def?f(x,?y):
????return?(1?-?x?/?2?+?x?**?5?+?y?**?3)?*?np.exp(-x?**?2?-?y?**?2)

n?=?256
x?=?np.linspace(-3,?3,?n)
y?=?np.linspace(-3,?3,?n)
X,?Y?=?np.meshgrid(x,?y)
plt.contourf(X,?Y,?f(X,?Y),?8,?alpha=.75,?cmap=plt.cm.hot)
plt.savefig("./fig.png")
plt.show()

1. numpy

2. 關鍵詞:? 開源? 數據計算擴展

3. 功能:? ? ?ndarray? ?多維操作? ?線性代數

4. 官網:? ?http://www.numoy.org/
   

#常用array操作?

list = ?(np.arange(1, 11)) #產生一個1-11（不含11）的等差數列

?list = ?(np.arange(1, 11)).reshape([2, 5]) # 變成兩行五列數組 ,reshape是一種函數，函數可以重新調整矩陣的行數、列數、維數。

print (np.exp(list)) ?# list 的自然指數?

print (np.exp2(list)) # list 的自然指數的平方?

print (np.sqrt(list)) # list 的開方

sum函數里面的axis是指定行或者列.

axis=0的話是按列求和, axis=1是按行求和

print (np.vstack((list1,list2))) # Vertical 垂直，即縱向連接

print (np.hstack((list1,list2))) #Horizontal 水平，即橫向連接

np.concatenate 兩個lst的追加?

np.vstack 追加 ?分成兩行?

np.hstack ?同concatenate的結果?

np.spilt 分成幾份數組

np.zeros([2,?4])??全0數組
np.ones([3,?5])??全1數組
np.random.rand(2,?4)??均勻分布隨機數組
np.random.rand()??一個隨機數
np.random.randint(1,?10,?5)?在1到10之間生成5個隨機數
np.random.randn(2,?3)??標準正態隨機數

導入模塊并簡稱：import numpy as np

np.array(list, dtype=np.類型)

np.array 用來創建一個numpy數組。?

np.shape 顯示np數組屬性?

np.ndim 表示數組維度

?np.dtype表示數組元素類型（如：int8，in16,float64等）?

np.itemsize表示數組元素所占字節大小，如float64占字節8位 np.size表示數組元素個數