初识人工智能(一):数据分析(三):numpy科学计算基础库(二)

1. numpy科学计算基础库

1.1 numpy读取数据

csv:comma-separated value,逗号分隔值文件
显示：表格状态
源文件：换行和逗号分隔行列的格式化文本,每一行的数据表示一条记录。

由于csv便于展示,读取和写入,所以很多地方也是用csv的格式存储和传输中小型的数据,为了方便教学,我们会经常操作csv格式的文件,但是操作数据库中的数据也是很容易的实现的。

np.loadtxt(fname,dtype=np.float,delimiter=none,skiprows=0,usecols=none,unpack=false)

np.loadtxt(us_video_data_ numbers_path,delimiter=\",\",dtype=int,unpack=1)

注意其中添加delimiter和dtype以及unpack的效果
delimiter:指定边界符号是什么，不指定会导致每行数据为一个整体的字符串而报错
dtype:默认情况下对于较大的数据会将其变为科学计数的方式
那么unpack的效果呢？
upack:默认是flase(0)，默认情况下，有多少条数据，就会有多少行
为true（1）的情况下，每一列的数据会组成一行，原始数据有多少列，加载出来的数据就会有多少行，相当于转置的效果

1.2 numpy中的转置

转置是一种变换，对于numpy中的数组来说，就是在对角线方向交换数据，目的也是为了更方便的去处理数据。

# coding=utf-8
import numpy as np

t = np.array([[0,1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10,11],[12,13,1,15,16,17]])
print(t)

print(t.swapaxes(1,0))
print(t.transpose())
print(t.t)

运行结果：

1.3 numpy索引和切片

对于刚刚加载出来的数据，我如果只想选择其中的某一列(行)我们应该怎么做呢？

# coding=utf-8
import numpy as np

a = np.array([[0,1,2,3],[4,5,6,7],[8,9,10,11]])
#取一行
print(a[1])
#取多行
print(a[1:3])
#取一列
print(a[:,2])
#取多列
print(a[:,2:4])

运行结果：

1.4 numpy中数值的修改

# coding=utf-8
import numpy as np

t = np.array([[0,1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10,11],[12,13,14,15,16,17],[18,19,20,21,22,23]])
print(t)
print(t[:,2:4])
t[:,2:4] = 0
print(t)

运行结果：

1.5 numpy中布尔索引

# coding=utf-8
import numpy as np

t = np.arange(24).reshape((4,6))
print(t)
print(t<10)
t[t<10] = 0
print(t)

运行结果：

1.6 numpy中三元运算符

# coding=utf-8
import numpy as np

t = np.arange(24).reshape((4,6))
print(t)
print(np.where(t<10,0,10))

运行结果：

1.7 numpy中的nan和inf

nan(nan,nan):not a number表示不是一个数字

什么时候numpy中会出现nan：
当我们读取本地的文件为float的时候，如果有缺失，就会出现nan
当做了一个不合适的计算的时候(比如无穷大(inf)减去无穷大)

inf(-inf,inf):infinity,inf表示正无穷，-inf表示负无穷

什么时候回出现inf包括（-inf，+inf）
比如一个数字除以0，（python中直接会报错，numpy中是一个inf或者-inf）

# coding=utf-8
import numpy as np

#两个nan是不相等的
print(np.nan == np.nan)
print(np.nan != np.nan)
#以上的特性，判断数组中nan的个数
t = np.array([1.,2.,np.nan])
print(np.count_nonzero(t!=t))
#由于np.nan != np.nan为true，那么如何判断一个数字是否为nan呢？
#通过np.isnan(a)来判断，返回bool类型，比如希望把nan替换为0
t[np.isnan(t)]=0
print(t)
#nan和任何值计算都为nan

运行结果：

# coding=utf-8
import numpy as np

def fill_ndarray(t1):
    for i in range(t1.shape[1]):  # 遍历每一列
        temp_col = t1[:, i]  # 当前的一列
        nan_num = np.count_nonzero(temp_col != temp_col)
        if nan_num != 0:  # 不为0，说明当前这一列中有nan
            temp_not_nan_col = temp_col[temp_col == temp_col]  # 当前一列不为nan的array

            # 选中当前为nan的位置，把值赋值为不为nan的均值
            temp_col[np.isnan(temp_col)] = temp_not_nan_col.mean()
    return t1

if __name__ == '__main__':
    t1 = np.arange(24).reshape((4, 6)).astype("float")
    t1[1, 2:] = np.nan
    print(t1)
    t1 = fill_ndarray(t1)
    print(t1)

运行结果：

1.8 numpy中常用统计函数

求和：t.sum(axis=none)
均值：t.mean(a,axis=none) 受离群点的影响较大
中值：np.median(t,axis=none)
最大值：t.max(axis=none)
最小值：t.min(axis=none)
极值：np.ptp(t,axis=none) 即最大值和最小值只差
标准差：t.std(axis=none)

标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量。一个较大的标准差，代表大部分数值和其平均值之间差异较大；一个较小的标准差，代表这些数值较接*均值
反映出数据的波动稳定情况，越大表示波动越大，约不稳定。

缺失值填充均值：

# coding=utf-8
import numpy as np

def fill_ndarray(t1):
    for i in range(t1.shape[1]):  #遍历每一列
        temp_col = t1[:,i]  #当前的一列
        nan_num = np.count_nonzero(temp_col!=temp_col)
        if nan_num !=0: #不为0，说明当前这一列中有nan
            temp_not_nan_col = temp_col[temp_col==temp_col] #当前一列不为nan的array

            # 选中当前为nan的位置，把值赋值为不为nan的均值
            temp_col[np.isnan(temp_col)] = temp_not_nan_col.mean()
    return t1

if __name__ == '__main__':
    t1 = np.arange(24).reshape((4, 6)).astype("float")
    t1[1, 2:] = np.nan
    print(t1)
    t1 = fill_ndarray(t1)
    print(t1)

运行结果：

1.9 numpy生成随机数

1.10 实例运用

假设我们现在有一个英国和美国各自youtube1000多个视频的点击，喜欢，不喜欢，评论数量(["views","likes","dislikes","comment_total"])的csv,运用刚刚所学习的只是,我们尝试来对其进行操作。

准备数据：

案例1：

import numpy as np
from matplotlib import  pyplot as plt

us_file_path = "./us_video_data_numbers.csv"
uk_file_path = "./gb_video_data_numbers.csv"

# t1 = np.loadtxt(us_file_path,delimiter=",",dtype="int",unpack=true)
t_us = np.loadtxt(us_file_path,delimiter=",",dtype="int")

#取评论的数据
t_us_comments = t_us[:,-1]

#选择比5000小的数据
t_us_comments = t_us_comments[t_us_comments<=5000]

print(t_us_comments.max(),t_us_comments.min())

d = 50

bin_nums = (t_us_comments.max()-t_us_comments.min())//d

#绘图
plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)

plt.hist(t_us_comments,bin_nums)

plt.show()

运行结果：

案例2：

import numpy as np
from matplotlib import  pyplot as plt

us_file_path = "./us_video_data_numbers.csv"
uk_file_path = "./gb_video_data_numbers.csv"

# t1 = np.loadtxt(us_file_path,delimiter=",",dtype="int",unpack=true)
t_uk = np.loadtxt(uk_file_path,delimiter=",",dtype="int")

#选择喜欢书比50万小的数据
t_uk = t_uk[t_uk[:,1]<=500000]

t_uk_comment = t_uk[:,-1]
t_uk_like = t_uk[:,1]

plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)
plt.scatter(t_uk_like,t_uk_comment)

plt.show()

运行结果：