python数据分析和可视化——一篇文章足以未完成腾讯云开发者社区

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Numpy简介   虽然在Python中包含许多的标准库能够处理文本和数值类型的数据，但Python还有更为丰富的第三方组件更擅长与各类数据打交道，例如Xlrd、Numpy、Scipy、Pandas等。这些组件它们侧重于数据处理，提供了一些强大的功能，比如数据统计、科学计算、统计建模等。其中Numpy是最为基础和常见的一个科学计算库。Numpy是一个运行速度非常快的数学库，主要用于数组计算，包括：强大的N维数组对象ndarray、广播功能函数、线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能。

ndarray的索引机制 ndarray对象的内容可以通过索引来访问和修改，其方式基本与Python中list的操作一样。

数组的索引与切片  对于一维数组 可以通过[index1]获取index1索引位置的某个元素 也可以通过[start: end]获取索引从start开始到end-1处的一段元素 还可以通过[start: end: step]获取步长为step的start开始到end-1处的一段元素  对于多维数组 可以通过[rank1_index, rank2_index,…]，获取ndarray数组中处于指定位置处的某个元素。 也可以通过[rank1_start: rank1_end, rank2_start: rank2_end, …]获取索引从start开始到end-1处的一段元素 还可以通过使用省略号…来对剩余rank进行缺省

Numpy广播机制 NumPy广播是NumPy对不同形状的数组进行数值计算的方式，NumPy广播要求对数组的算术运算通常在相应的元素上进行。如果当运算中的2个数组的形状不同时，numpy将自动触发广播机制： 让所有输入数组都向其中形状最长的数组看齐，形状中不足的部分都在前面加1补齐。 输出数组的形状是输入数组形状的各个维度上的最大值。 如果输入数组的某个维度和输出数组的对应维度的长度相同或者其长度为1时，这个数组能够用来计算，否则出错。 当输入数组的某个维度的长度为1时，沿着此维度运算时都用此维度上的第一组值。 简单的说，当两个数组计算时，会比较它们的每个维度（若其中一个数组没有当前维度则忽略），如果满足以下三个条件则触发广播机制： 数组拥有相同形状。 当前维度的值相等。 当前维度的值有一个是1。 若条件不满足，则抛出"ValueError: frames are not aligned"异常。

【pip install pands】

Series

下载的时候比较慢，等一会就好了。

输出结果如下：

DataFrame

DataFrame数据结构  DataFrame是由多种类型的列构成的二维标签数据结构，类似于Excel、SQL表，或Series 对象构成的字典。  与Series不同的是，DataFrame具有两个索引，通过传递索引可以定位到具体的数值。

排序与统计

输出结果

a    1b    2c    3d    0dtype: int64z  x  ya  3  4  5c  0  1  2d  6  7  8x  y  zc  1  2  0a  4  5  3d  7  8  6z  y  xc  0  2  1a  3  5  4d  6  8  7b  a1 -3  63  2  30  4  12  7  5b  a0  4  13  2  32  7  51 -3  6Process finished with exit code 0

统计函数

功能说明

count

非NaN值的数量

min,max

最小值和最大值

argmin,argmax

最小值和最大值的索引位置（整数）

idxmin,idxmax

最小值和最大值的索引值

sum

求和

mean

均值

var

方差

std

标准差

diff

异常值处理

缺失数据在大部分数据分析应用中都很常见，Pandas的设计目标之一就是让缺失数据的处理任务尽量轻松  Pandas使用浮点值NaN（Not a umber）表示浮点和非浮点数组中的缺失数据  Pandas提供了专门的处理缺失数据的函数：

函数

说明

dropna

根据各标签的值中是否存在缺失数据对轴标签进行过滤

fillna

用指定值或插值函数填充缺失数据

isnull

返回一个含有布尔值的对象，这些布尔值表示哪些值是缺失值

notnull

返回一个含有布尔值的对象，这些布尔值表示哪些值不是缺失值

时间序列数据是一种重要的结构化数据形式。在Python语言中，主要使用datatime模块来处理时间：datetime对象间的减法运算会得到一个timedelta对象，timedelta对象代表两个时间之间的时间差。datetime对象与它所保存的字符串格式时间戳之间可以互相转换。在Pandas中，主要使用从Series派生出来的子类TimeStamp：最基本的时间序列类型就是以时间戳（TimeStamp）为index元素的Series类型。时间序列只是index比较特殊的Series，因此一般的索引操作对时间序列依然有效。时间序列只是index比较特殊的Series，因此一般的索引操作对时间序列依然有效。

THE END

使用numpy包生成主对角线上全为的矩阵博客

（一）：矩阵基本操作kafm

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0.动手学PyTorch知识点汇总1 创建一个5×35\times35×3的随机初始化的tensor: x=torch.rand(5,3) AI运行代码python 1 创建一个5×35\times35×3的long型全0的tensor: x=torch.zeros(5,3,dtype=torch.long) AI运行代码python 1 创建一个对角线都是1,其他全是0的4×44\times44×4矩阵(即单位矩阵): jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8pmkpm`gmh1ctzjeuj1fgzbkux134629:977
1.生成对角线元素为1的矩阵这篇博客主要探讨Python中的numpy库,特别是numpy.eye()函数的使用。该函数用于生成一个对角线元素为1的矩阵。在第一个代码示例中,它创建了一个3x3的矩阵,对角线上的元素均为1。当改变参数k时,如k=1,对角线会偏移。博客鼓励读者通过实践理解此函数并参与讨论。 jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8qkwlooi€jk:8711jwvkerf1mjvckrt1:76:;<57:
2.DataScienceNumpy基础(一)ones_like# 根据给定的数组生成形状一样的全1的数组 zeros# 根据给定的形状和类型生成全0的数组 zeros_like# 根据给定的数组生成形状一样的全1的数组 eye# 生成一个N*N的特征矩阵(对角线为1,其余为0) linspance# 返回在间隔[开始,停止]上计算的num个均匀间隔的样本 jvzquC41dnuh0ryrwd4og}4537;79A:1xkkxuyfeg/833?;221
3.如何生成对角矩阵numpy.diagpython给定对角线上元素,我想生成对角矩阵,在网上搜了一下,竟然都是numpy.diagonal。 这个函数的作用是提取给定矩阵的对角元素,当然不是我想要的。 后来发现numpy.diag才是生成对角矩阵的函数,所以写此文章记录之。 1 2 3 4 5 6 7 importnumpy as np a=[1,2,3] jvzquC41yy}/lk:30pku1jwvkerf1;997;>/j}r
4.2多元数据图形|多元统计分析讲义触须线长度不超过盒子长度的1.5倍,触须线外的点称为离群值,离群值较多的数据需要特殊方法,离群值应仔细检查。 2.2.3.2数据框中多个变量的盒形图 如果boxplot()的自变量是一个各列都是数值型的数据框,则会对数据框每一列作盒形图并且画到同一坐标系中,有利于比较各个变量的分布。如,各省城镇居民收入、支出的jvzquC41yy}/ojyj0rqv0niw0et0vnfejgxt1unfh1ipw{xg1o|s1v{tpqzfu8mvon5`owpqvkt1v{t/ixbrq3jvor
5.使用numpy包生成主对角线上全为1的矩阵python对角线元素为1的矩阵在科学计算中,我们经常需要生成单位矩阵,即主对角线上元素全为1的矩阵。那么如何能够生成主对角线上全为1的矩阵呢?这里我们介绍三种方法。 方法一: np.eye():返回一个对角线上是1,其他位置上全是0的二维矩阵。 代码如下: importnumpyasnpclassDebug:defmainProgram(self):x1=np.eye(2)print(x1)if__name__jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8z233<:;?781cxuklqg1fkucrqu13698A96;2
6.多重循环打印图形(4)——打印斜对角线为1,其他为0的矩阵(0000100010本文介绍了一个使用C语言实现的简单程序,该程序能够根据用户输入的行数和列数打印出特定形式的矩阵。矩阵的打印遵循一定的规律,每行以'1'为中心,两侧填充'0'。 #define_CRT_SECURE_NO_WARNINGS//为解决scanf函数不安全的警告问题 #include<stdio.h> jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8vsa6877B98:1gsvrhng1jfvjnnu1>64>;9:5
7.建立并输出一个10*10的矩阵,该矩阵对角线元素为1,其余元素均为0这篇博客介绍了如何使用C语言编写程序,生成一个10x10的矩阵,其中对角线上的元素为1,其余元素为0。提供了多个不同的代码示例来实现这一功能。 编写程序,建立并输出一个10*10的矩阵,该矩阵对角线元素为1,其余元素均为0. 关注:243 答案:5 mip版 解决时间 2021-01-29 05:20 jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8|gkzooa;>8;:6758ftvkimg8igvcomu86394:92=8
8.第1次作业Numpy练习爱笑呀#创建一个对角线为1,2,3,4的数组importnumpy as np b=np.diag([1,2,3,4])#使用diag创建对角线为(1,2,3,4),其他元素为0的矩阵print(b) 3.数组归一化操作 生成一个随机的5*5矩阵,找出最大值和最小值,然后把最大值和最小值分别用1和0表示,其他值则介于在0和1中间。 jvzquC41yy}/ewgnqiy/exr1NUnvc8u133;7:A8;0jznn
9.R语言中矩阵常用的操作(笔记)r语言对角矩阵1.1矩阵的生成 生成一个4行4列的矩阵,这里用1~16数字。 mat <- matrix(1:16,4,4) mat 一键获取完整项目代码R 1 2 3 1.2 提取主对角线 diag(mat) 一键获取完整项目代码R 1 1 6 11 16 1.3 生成对角线为1的对角矩阵 m1 <- diag(4) m1 jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8~klkgpdjsk1cxuklqg1fkucrqu19>9:9526
10.魔方阵生成算法解析本文详细介绍了一种生成魔方阵的算法,包括其核心步骤和实现代码。魔方阵是一种特殊的方阵,其每行、每列及对角线上的元素之和相等。文章通过实例展示了三阶魔方阵的生成过程,并提供了完整的C++代码实现。 魔方阵: 它是一个方阵 它的每一行、每一列、对角线之和均相等 jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8Xjgtxzabzg1cxuklqg1fkucrqu1:983==:7
11.动手学深度学习笔记一腾讯云开发者社区创建一个满足正态分布(0,1)的张量 torch.rand(m,n) 随机生成在(0,1)一个m行n列的张量 torch.ones(m,n) 创建一个全1的m行n列的张量 torch.zeros(m,n,dtype=张量类型) 创建一个符合张量类型的全0m行n列的张量 torch.eye(m,n) 生成一个m行n列的对角线为1,其他为0的张量 函数(生成行向量的) jvzquC41enuvf7ygpekov7hqo1jfxnqqrgx0c{ykenk03?=49:8
12.python输出n阶矩阵主对角线元素为1print [matrix[l-1-i][i] for i in range(l-1,-1,-1)] # [ 2, 5, 2, -1] 但是我很难想出一种生成所有对角线的方法。 我正在寻找的输出是: [[-2], [9, 5], [3,-6, 3], [-1, 2, 5, 2], [8, 7, 1], [-4, 3], [8], jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8|gkzooa<>78:8458ftvkimg8igvcomu86339=749<
13.构建一个4*4的数组,要求数组对角线为1,其他值为5python这篇博客通过一个Python代码示例展示了如何使用numpy库生成并操作随机数组。首先,创建了一个4x4的二维数组,其元素为1到100的随机整数。接着,遍历数组并按行打印所有元素,同时找出每行的最小值和每列的最大值。此外,根据用户输入,程序能输出特定行的元素以及指定列范围内的新数组。这涵盖了numpy的基本操作,包括数组jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8m{uuyt1jwvkerf1mjvckrt1:7643>:3;