numpy、scipy、pandas、matplotlib的读书报告

1. 有基本函数的用法

Numpy：

来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多，本身是由C语言开发。这个是很基础的扩展，其余的扩展都是以此为基础。数据结构为ndarray,一般有三种方式来创建。

Pandas:

基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。最具有统计意味的工具包，某些方面优于R软件。数据结构有一维的Series，二维的DataFrame(类似于Excel或者SQL中的表，如果深入学习，会发现Pandas和SQL相似的地方很多，例如merge函数)，三维的Panel（Pan（el) + da(ta) + s，知道名字的由来了吧）。

学习Pandas你要掌握的是：
1.汇总和计算描述统计，处理缺失数据 ，层次化索引
2.清理、转换、合并、重塑、GroupBy技术
3.日期和时间数据类型及工具（日期处理方便地飞起）

Matplotlib:

Python中最著名的绘图系统，很多其他的绘图例如seaborn（针对pandas绘图而来）也是由其封装而成。
绘制的图形可以大致按照ggplot的颜色显示，但是还是感觉很鸡肋。但是matplotlib的复杂给其带来了很强的定制性。其具有面向对象的方式及Pyplot的经典高层封装。

需要掌握的是：
1.散点图，折线图，条形图，直方图，饼状图，箱形图的绘制。
2.绘图的三大系统：pyplot，pylab(不推荐)，面向对象
3.坐标轴的调整，添加文字注释，区域填充，及特殊图形patches的使用
4.金融的同学注意的是：可以直接调用Yahoo财经数据绘图

Scipy：

方便、易于使用、专为科学和工程设计的Python工具包.它包括统计,优化,整合,线性代数模块,傅里叶变换,信号和图像处理,常微分方程求解器等等。基本可以代替Matlab，但是使用的话和数据处理的关系不大，数学系，或者工程系相对用的多一些。

 

2.解决一些具体问题（如：Pandas）

import pandas as pd
import numpy as np
dates = pd.date_range('20190705',periods=8) #创建时间信息dates，第一个参数是起始日期 periods是数量
df = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((8,3)),index=dates,columns=['A','B','C'])
#这里pd.DataFrame()有三个参数，分别是(数据源，index=列标题，columns=行标题)
print(df)
print(df.loc['20190705',['A','B']]) #对数据进行筛选 df.loc df.iloc
print(df.iloc[3])

 

3.Matplotlib图像处理的

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成测试数据
x = np.linspace(-3, 3, 50)
y1 = 2*x + 1
y2 = x**2
# 生成画布
plt.figure(facecolor='grey')

# figure()中的属性
'''
**num=3**
    画出来图的标题就是‘Figure 3’
    如果传一个str，eg.    num='折线图'   图的标题就是‘折线图’

**figsize=(8, 4)**
    指定绘图对象的宽度和高度，单位为英寸，一英寸=80px
    
**facecolor='blue'**
    背景颜色，默认是白色
    也可以以‘#+6位16进制数’给出，eg.   '#00ff00'
    
**edgecolor='red'**
    边框颜色，默认是白色
'''
# 画图
plt.plot(x, y1, linestyle='--')
plt.plot(x, y2)

# plot的属性
'''
**linewidth=3**
    线条宽度
    也可以写作   lw=3

**markersize='20'**
    线上标记的尺寸
    注意要传字符串类型的值

**marker='2'**
    线上的标记
    =============    ===============================
    character        description
    =============    ===============================
    ``'.'``          point marker
    ``','``          pixel marker
    ``'o'``          circle marker
    ``'v'``          triangle_down marker
    ``'^'``          triangle_up marker
    ``'<'``          triangle_left marker
    ``'>'``          triangle_right marker
    ``'1'``          tri_down marker
    ``'2'``          tri_up marker
    ``'3'``          tri_left marker
    ``'4'``          tri_right marker
    ``'s'``          square marker
    ``'p'``          pentagon marker
    ``'*'``          star marker
    ``'h'``          hexagon1 marker
    ``'H'``          hexagon2 marker
    ``'+'``          plus marker
    ``'x'``          x marker
    ``'D'``          diamond marker
    ``'d'``          thin_diamond marker
    ``'|'``          vline marker
    ``'_'``          hline marker
    =============    ===============================

**linestyle=':'**
    线的类型
    =============    ===============================
    character        description
    =============    ===============================
    ``'-'``          solid line style
    ``'--'``         dashed line style
    ``'-.'``         dash-dot line style
    ``':'``          dotted line style
    =============    =============================== 
    也可表示为linestyle='dashed'   

**colors='r'**

    The supported color abbreviations are the single letter codes

    =============    ===============================
    character        color
    =============    ===============================
    ``'b'``          blue
    ``'g'``          green
    ``'r'``          red
    ``'c'``          cyan
    ``'m'``          magenta
    ``'y'``          yellow
    ``'k'``          black
    ``'w'``          white
    =============    ===============================
    也可用'#ff0000'这种形式表示
'''
# 必须要有这一句画图才能显示
plt.show()